EN信息共享机制下的社区公用充电站规划方法
Planning method of community public charging station under information sharing mechanism
- 电力自动化设备 2026年46卷第3期 页码：157-167
- 作者机构：
1.上海交通大学 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海 200240
2.国网福建电力科学研究院电网中心，福建 福州 350000
3.国网漳州供电公司芗城供电服务中心，福建 漳州 363000
- 作者简介：
杜漾腾（2000 —），男，硕士研究生，主要研究方向为电力市场（E-mail：518021911245@sjtu.edu.cn）；
郑红旭（1987 —），男，高级工程师，硕士，主要研究方向为电网调控运行和电力市场（E-mail：284498053@qq.com）；
辛洁晴（1973 —），女，副教授，博士，通信作者，主要研究方向为电力市场、电力营销（E-mail：jqxin@sjtu.edu.cn）。
- 基金信息：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52407124);国网福建省电力公司科技项目(B3130424000V)
DOI：10.16081/j.epae.202511024
中图分类号： U491.8;TM910.6收稿：2024-11-25，
修回：2025-06-24，
网络首发：2025-11-28，
纸质出版：2026-03-10
- 稿件说明：
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杜漾腾,郑红旭,胡志杰等.信息共享机制下的社区公用充电站规划方法[J].电力自动化设备,2026,46(03):157-167.
DU Yangteng,ZHENG Hongxu,HU Zhijie,et al.Planning method of community public charging station under information sharing mechanism[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(03):157-167.
杜漾腾,郑红旭,胡志杰等.信息共享机制下的社区公用充电站规划方法[J].电力自动化设备,2026,46(03):157-167. DOI： 10.16081/j.epae.202511024.
DU Yangteng,ZHENG Hongxu,HU Zhijie,et al.Planning method of community public charging station under information sharing mechanism[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(03):157-167. DOI： 10.16081/j.epae.202511024.
摘要
现有充电站规划方法鲜有从道路、土地属性角度计入布点可行性的要求，且假设电动汽车产生充电需求后就近充电，而对社区内使用公用充电站的电动汽车而言，在分时电价、充电桩预约情况、充电站预期排队等待时间等信息的共享机制下，会显现较强的时空转移性。为此，采用Copula联合分布构建电动汽车充电时间的转移概率模型，采用计入预约充电影响的排队模型分析充电站拥挤度，以空驶时间和排队时间为判据，构建电动汽车充电点的空间转移模型；提出布点可行性成本和约束，建立充电站投运成本、用户成本和布点可行性成本之和最小化的社区公用充电站规划模型，并采用包含电动汽车充电时空转移行为模拟的遗传算法进行迭代寻优。针对我国某省市实际社区的案例分析结果表明：所提方法有助于降低充电站的投建成本，提升用户满意度，所得规划方案更符合国标要求。
Abstract
The existing charging station planning methods rarely take the feasibility requirement of site selection into account from the perspectives of road and land attributes，and assume that electric vehicles will be charged nearby once their charging demand arises. However，for the electric vehicles using public charging stations within a community，strong spatio-temporal transferability often emerges under the information sharing mechanism of time-of-use electricity prices，reservation status of charging piles and expected queuing waiting time at charging stations. To address this，a transfer probability model of electric vehicle charging time is constructed by using the Copula joint distribution. A queuing model considering the influence of reserved charging is adopted to analyze the congestion degree of charging station. Taking the deadhead time and queuing time as criteria，a spatial transfer model of electric vehicle charging site is established. Feasibility cost and constraints for site selection are proposed，a planning model of community public charging station is established that minimizes the sum of the operation cost of charging station，the user cost and the feasibility cost of site selection，and the model is iteratively optimized by using a genetic algorithm that incorporates the simulation of spatio-temporal transfer behavior of electric vehicle charging. The case analysis results of a certain community in a province of China show that the proposed method reduces the construction cost of charging stations and improves user satisfaction，and the obtained planning scheme is more compliant with the requirements specified in national standards.
关键词
Keywords
references
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