优化选址|基于粒子群算法求解V图配电网电动汽车充电站选址优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文将介绍基于粒子群算法求解V图配电网电动汽车充电站选址优化问题算法流程。随着电动汽车的普及，充电站的建设变得越来越重要。如何在充电站数量有限的情况下，选取最优的位置，是一个需要解决的问题。本文将从以下几个方面进行介绍：

一、问题描述 在V图配电网中，选取一些节点建设充电站，使得每个节点到最近的充电站的距离最小，同时保证所有充电站的容量之和不小于需求总量。该问题可以用数学模型表示如下：

二、粒子群算法 粒子群算法是一种群体智能算法，模拟鸟群捕食时的行为，通过群体协作来寻找最优解。算法流程如下：

1. 初始化粒子群，包括位置和速度。

2. 计算每个粒子的适应度。

3. 更新全局最优解和每个粒子的最优解。

4. 更新速度和位置。

5. 判断是否达到终止条件，如果没有则返回步骤2。

三、算法流程 基于粒子群算法，求解V图配电网电动汽车充电站选址优化问题的算法流程如下：

四、总结 本文介绍了基于粒子群算法求解V图配电网电动汽车充电站选址优化问题的算法流程。通过对算法流程的介绍，我们可以看出，粒子群算法是一种非常有效的优化算法，可以用于解决很多实际问题。在实际应用中，我们需要根据具体情况来确定适当的参数值，以获得更好的优化效果。

📣 部分代码

%en: 若图边界点不在V图区域中，则伸展V图结点，增加V图区域，en表示增加结点10^en倍。%vv：由顶点生成的V图多边形结点坐标，第1列是x，第二列y，第三列是区域编号，与a的行顺序一致。​x=a(:,1);y=a(:,2);​[vx,vy]=voronoi(x,y);​[v,c]=voronoin([x,y]);​numInf=0; vmn1=[]; vnn=[];for i=1:length(c)    if any(c{i} == 1)        numInf=numInf+1;        iIc(numInf)=i;        cm=c{i};        cInf=find(cm~=1);        cn=cm(cInf);        vmn0=v(cn,:);        vmn0(:,3)=i;        vmn1=[vmn1;vmn0];    else        vnn0=v(c{i},:);        vnn0(:,3)=i;        vnn=[vnn;vnn0];    end    end​vxInf=vx(:,(size(vx,2)-numInf+1):size(vx,2));vyInf=vy(:,(size(vy,2)-numInf+1):size(vy,2));​kIx=(vxInf(2,:)-vxInf(1,:))*10^en;Ix=kIx+vxInf(1,:);Iy=(vyInf(2,:)-vyInf(1,:))./(vxInf(2,:)-vxInf(1,:)).*(Ix-vxInf(1,:))+vyInf(1,:);​vxInf=[vxInf(1,:);Ix];vyInf=[vyInf(1,:);Iy];​​vInf=[];for i=1:length(iIc)    vInf0=[vxInf(2,i),vyInf(2,i),iIc(i)];    vInf=[vInf;vInf0];end​​vre=[];for i=1:length(iIc)    D1=pdist([vInf(i,1:2);a(iIc(i),:)]);    D1=round(D1*1e4)/1e4;      for j=i+1:length(iIc)+i-1        if j>length(iIc)            j=j-length(iIc);        end        D2=pdist([vInf(i,1:2);a(iIc(j),:)]);        D2=round(D2*1e4)/1e4;           if D2==D1            vre0=[vInf(vInf(:,3)==iIc(i),1:2),iIc(j)];            vre=[vre;vre0];        end    endend​​vn1=[vmn1;vnn;vInf;vre];vv=[];for i=1:length(x)    ik=find(vn1(:,3)==i);    vv=[vv;vn1(ik,:)]; end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 艾欣,李一铮,王坤宇,等.基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容[J].电力自动化设备, 2018, 38(9):6.DOI:10.16081/j.issn.1006-6047.2018.09.002.

[2] 刘晗.基于粒子群遗传混合算法的电动汽车充电站选址及容量优化[D].西安理工大学[2023-11-07].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.853608.

[3] 郑洁云,宣菊琴,张林垚,等.一种考虑电动汽车充电站的主动配电网源-网-荷-储协调规划方法[J].武汉大学学报:工学版, 2023, 56(1):11.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合