基于混合遗传神经网络的电动汽车充电站最优选址的研究

李海峰，康中敏

(1.四川电力送变电建设公司送电工程第二分公司，四川 成都 610065;2.成都电业局，四川 成都 610021)

0 引言

全球环境的日益恶化以及石油资源的日趋紧张，电动汽车作为新型能源交通工具越来越受到关注，对大规模电动汽车应用的探索和研究已成为一大热点。2010年初，国家电网提出了将在国家电网范围内27个省市(区)全面推进电动汽车充电站建设的要求。而到目前为止，国内外在充电站选址方面的研究还处于初级阶段，尚未形成完整、系统的充电站选址模型和方法。现有的充电站选址模型一方面比较粗糙，另一方面在确定候选站址时考虑的因素也不够全面［1－3］。因此分析和探讨如何进行电动汽车充电站的最优选址对电动汽车产业的推广具有重要的理论指导意义。

从定量建模的角度出发，根据电动汽车充电站的具体情况，选取影响站址最优选择的相关因素，建立了充电站候选站址综合评价指标体系，并且应用混合遗传神经网络(HyGANN)，采用改进的遗传算法优化神经网络权系数方法，使之成为候选站址的最优选择器，得到电动汽车充电站址选择的最优结果，并通过了相应的算例来说明该指标和算法的有效性。

1 充电站选址的评价指标体系

1.1 评价指标的建立

根据电动汽车充电站的具体情况，选取影响站址最优选择的相关因素，建立初始评价指标体系，采用Delphi法［4］，利用专家的知识、经验和个人观点对初始评价指标体系进行匿名评选，提出修改意见。……