(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211265353.5 (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 杭州电子科技大 学 地址 310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨 街道2号大街1 158号 (72)发明人 董伟　马建军　张帆　赵晓东　 孔亚广　黄娜　 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于双层优化的台区充电桩配 置方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于双层优化的台区充 电桩配置方法， 包括如下步骤： S1、 依据所调度有 序充电系统建立与之对应的有序充电仿真模型 以及有序充电策略； S2、 建立电动汽车有序充电 桩配置的双层优化模型； S3、 初始化双层优化模 型参数； S4、 在双层优化模型中， 上层优化模型采 用迭代算法， 下层优化模型采用改进BPSO算法以 及蒙特卡洛算法分别求解有序充电负荷曲线以 及无序充电负荷曲线， 求解上下层优化模型对应 的目标函数， 获得有序充电桩最优配比与电动汽 车有序充电计划。 该方法通过双层优化模型得出 台区内有序充电桩改造计划， 其中包括台区内有 序充电桩改造容量的最优化配置以及电动汽车 充电计划。 权利要求书5页 说明书13页 附图2页 CN 115511204 A 2022.12.23 CN 115511204 A 1.一种基于双 层优化的台区充电桩配置方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1、 建立电动汽车有序充电桩配置的双层优化模型， 所述双层优化模型包括上层优化 模型， 下层优化模型即有序充电优化模型以及策略； S2、 初始化S1中建立的双层优化模型， 所述双层优化模型的参数包括配变基础负荷po,t 及额定容量plim、 充电价格、 时间段数M、 电动汽 车数量N、 电动汽 车电池额定容量C、 电动汽 车 出行特征量， 有序充电桩与无序充电桩额定功率Pr、 充电效率η、 运行年限α、 固定成本Csta、 折算系数 ε、 贴现率r、 降低单位峰谷 差率年收益γpvd、 配变单位容量扩容费用γdel； S3、 在双层优化模型中， 上层优化模型采用迭代算法， 下层优化模型采用改进BPS O算法 以及蒙特卡洛算法分别求解有序充电负荷曲线以及无序充电负荷曲线， 求解上下层 优化模 型对应的目标函数， 获得有序充电桩最优配比与电动汽车有序充电计划。 2.根据权利要求1所述的一种基于双层优化的台区充电桩配置方法， 其特征在于， 所述 上层优化模型的目标函数为： 以R投资回报率作为优化目标， 其目标函数为： 其中， Cinv为有序充电桩年投资成本， I 为配置一定容 量的有序充电桩。 3.根据权利要求1所述的一种基于双层优化的台区充电桩配置方法， 其特征在于， 所述 下层优化模型的目标函数为： 下层优化模型以有序充电目标函数 F为优化目标， 其目标函数为： minF＝ λ1F1′+λ2F2′+λ3F3′ 其中， F1′、 F2′、 F3′分别为充电完成率F1、 充电费用F2、 负荷峰谷差F3的归一化后各目标 函数， λ1、 λ2、 λ3分别为充电完成率F1、 充电费用F2、 负荷峰谷差F3的权重系数， 且 λ1+λ2+λ3＝1, λ1＞0, λ2＞0, λ3＞0； socb,i为EVi充电起始剩余电量百分比， Jb,i为EVi行程结束时段， Js,i为 EVi行程起始时段， soce,i为EVi取车时期望剩余电量百分比； η为充电效率， Δt为时段长度， ρt为时段t的单位充电价格， ρmax、 ρmin分别为单位充电价格最大值与最小值， max(pt)， min (pt)为配变总负荷最大值与最小值。 4.根据权利要求1 ‑3任意一项所述的一种基于双层优化的台区充电桩配置方法， 其特权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115511204 A 2征在于， 所述步骤S1中所建立的双层优化模型设定有约束条件， 所述约束条件包括充电桩 容量约束、 配 变负荷约束、 充电时段约束和剩余电量百分比约束。 5.根据权利要求1所述的一种基于双层优化的台区充电桩配置方法， 其特征在于， 所述 步骤S3包括如下子步骤： S3‑1、 初始化有序充电桩配比初值以及有序充电桩配置比边界， 所述有序充电桩配比 初值为有序充电桩容量占电动汽车数量的比例， 所述有序充电桩配置比边界为该区域内能 容纳有序充电桩的最大 数量占电动汽车 数量的比例； S3‑2、 由有序充电桩配置比计算有序充电桩配置容量与无序充电桩剩余容量， 分别为 OCP和DCP， 并传入下层模型； S3‑3、 下层优化模型计算不改造有序充电桩时电动汽车无序充电负荷， 根据有序充电 桩配置容量， 抽取满足有序充电桩容量的电动汽车， 基于 改进BPSO算法计算电动汽车有序 充电负荷曲线； 根据无序充电桩剩余容量， 抽取剩余满足无序充电桩剩余容量的电动汽车， 基于蒙特卡洛算法计算电动汽车 无序充电负荷曲线， 传入上层优化模型； S3‑4、 上层优化模型计算有序充电投资回报率R； S3‑5、 判断有序充电投资回报率是否不再上升， 若不再上升， 则输出有序充电桩最优配 比与电动汽车充电计划， 否则继续 步骤S3‑6； S3‑6、 判断有序充电桩配比是否达到配比边界条件， 若未达到配比边界调整有序充电 桩配比， 转到步骤S3 ‑2， 若达到配比边界， 则算法终止， 输出有序充电桩最优配比与电动汽 车有序充电计划。 6.根据权利要求5所述的一种基于双层优化的台区充电桩配置方法， 其特征在于， 所述 步骤S3‑3包括如下子步骤： S3‑3‑1、 初始化S1中有序充电仿真模型的仿真参数， 所述仿真参数包括配变基础负荷 po,t及额定容量plim、 时间段数M、 电动汽 车数量N、 电动汽 车电池额定容量C、 期望剩余电量百 分比soce、 充电剩余电量百分比阈值SOCls、 电动汽车额定充电功率Pr及充电效率η、 蒙特卡 洛收敛精度 ε， BP SO粒子种群数量 nPSO， 最大迭代次数 K； μ S3‑3‑2、 随机采样获取EVi行程结束时刻tb,i， 表达式如下： 随机采样获取EVi起始时刻ts,i， 表达式如下： 随机采样停留时长Tw,i， 表达式如下：权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115511204 A 3