基于空间语义和个体活动的电动汽车充电站选址方法

摘要

针对电动汽车充电站(EVCS)的选址问题,提出一种基于空间语义和个体活动模式的城市充电站选址方法。首先,根据城市规划,采用无监督学习对非服务半径内兴趣点(POI)进行聚类,以确定新建充电站个数;然后,采用受约束的双存档进化算法(CTAEA)求解目标函数,在站间距最大化以及新充电站覆盖POI最多的约束条件下优化电动汽车选址方案。以成都市二环路内出租车的轨迹数据和POI为实验样本,并规划了15个充电站的选址方案。实验结果表明,相较于NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2)和SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2),CTAEA的POI覆盖率指标提高了22.9和20.6个百分点,司机平均选择距离缩短了18.9%和25.5%,验证了所提方法在电动汽车选址方面的便利性与合理性。