基于电动汽车行驶数据快速聚类的充电站选址优化
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作者:
作者单位:

(1. 东南大学 电气工程学院,南京210096;2. 江苏省智能电网技术与装备重点实验室,南京210096)

作者简介:

王妍(1998),女,江苏南京人,硕士研究生,研究方向为电力系统运行与控制;吴传申(1993),男,江苏徐州人,博士研究生,研究方向为微电网运行与控制、电动汽车优化调度、不确定性分析;高山(1973),男,山东济南人,博士,副教授,博士生导师,研究方向为电力系统运行与控制、电网规划、分布式发电协调控制、智能调度、主动配电网。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家电网公司科技项目“电动汽车与城市电网融合效能分析及评估指标体系研究”


Site selection optimization of charging station based on rapid clustering of electric vehicle driving data
Author:
Affiliation:

(1. School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China;2. Key Laboratory of Smart Grid Technology and Equipment of Jiangsu Province, Nanjing 210096, China)

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    摘要:

    随着电动汽车的规模化发展,急需对充电站进行合理的选址规划以满足实际需求。对电动汽车交通轨迹数据进行建模分析,采用谱聚类方法实现电动汽车行驶数据的快速聚类。针对快速聚类结果,以充电站选址后的建设及经济运维成本最小为目标,实现充电站的最优选址规划。算例结果表明,算法规划建立的充电站能够在满足用户使用方便性的基础上,使得年度经济成本最小化。

    Abstract:

    With the scaled development of electric vehicle, it is urgent to make reasonable site selection planning for charging stations to meet the actual needs. Electric vehicle traffic trajectory data are modeled and analyzed, and spectral clustering method is adopted to realize rapid clustering of electric vehicle driving data. According to the results of rapid clustering, the optimal location planning of charging stations is realized with the goal of minimizing the cost of construction economic operation and maintenance after the location of charging stations. The result of the calculation example shows that the charging station established can satisfy the user’s convenience and minimize the annual economic cost.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王妍,吴传申,高山.基于电动汽车行驶数据快速聚类的充电站选址优化[J].电力需求侧管理,2021,23(3):08-12

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  • 收稿日期:2021-03-02
  • 最后修改日期:2021-03-21
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  • 在线发布日期: 2021-05-24
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