(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 202211368301.0 (22)申请日 2022.11.03 (66)本国优先权数据 20221049732 2.6 2022.05.09 CN (71)申请人 国网浙江省电力有限公司 地址 310063 浙江省杭州市黄龙路8号 (72)发明人 陈蕾　吕军　王凯军　徐重酉　 刘日亮　赵深　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 李伟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 基于改进混合算法的电动汽车充电站选址 定容方法及装置 (57)摘要 本发明提供了一种基于改进混合算法的电 动汽车充电站选址定容方法及装置， 该方法包 括： 生成初始个体种群， 基于预设规划条件和灰 狼优化算法与鲸鱼优化算法的混合算法， 对初始 个体种群进行更新， 获得候选个体种群； 确定候 选个体种群中每个候选个体对应的规划方案和 成本集合， 成本集合中包括规划方案的多方面成 本； 依据候选个体对应的成本集合， 确定每个候 选个体的适应度， 以在候选个体种群中确定最优 个体， 并将最优个体对应的规划方案作为目标区 域的充电站选址定容方案。 应用本发 明提供的方 法， 参考了多方面因素对选址定容方案进行搜索 寻优， 可提高选址定容方案与实际需求的匹配程 度， 得到较优的选址定容方案， 有利于充电站的 合理规划。 权利要求书4页 说明书20页 附图4页 CN 115438879 A 2022.12.06 CN 115438879 A 1.一种基于改进混合 算法的电动汽车充电站选 址定容方法， 其特 征在于， 包括： 当接收到对目标区域进行充电站规划的指令时， 依据预设的初始化策略， 生成初始个 体种群， 所述初始个 体种群包括多个初始个 体； 依据预设规划条件和预设的混合算法， 对所述初始个体种群进行更新， 获得候选个体 种群， 所述候选个体种群包括每个所述初始个体对应的候选个体； 所述预设的混合算法为 基于灰狼优化 算法和鲸鱼优化 算法得到的算法； 确定每个所述候选个体对应的规划方案， 每个所述规划方案包含充电站选址信 息和充 电站容量信息； 确定每个所述候选个体对应的成本集合， 每个所述候选个体对应的成本集合包括该候 选个体对应的规划方案所对应的投资 建设成本、 用户成本和配电网成本； 依据每个所述候选个体对应的成本集 合， 确定每 个所述候选个体对应的适应度； 依据各个所述候选个体对应的适应度， 在所述候选个体种群中确定最优个体， 并将所 述最优个体对应的规划方案作为所述目标区域的充电站选 址定容方案 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据预设规划条件和预设的混合算 法， 对所述初始个 体种群进行 更新， 获得候选个 体种群， 包括： 按照预设的种群迭代周期， 对所述初始个体种群进行迭代更新， 当进入当前种群迭代 周期时， 确定所述当前种群迭代周期对应的各个待更新个 体； 依据所述预设规划条件和所述预设的混合算法， 对每个所述待更新个体进行更新， 得 到每个所述待 更新个体对应的新个体， 并将各个所述待更新个体对应的新个体作为所述当 前种群迭代周期对应的各个已更新个 体； 确定所述当前种群迭代周期对应的迭代次数， 并判断所述迭代次数是否大于预设的最 大迭代次数； 若所述迭代次数不大于所述最大迭代次数， 则进入下一个种群迭代周期， 若所述迭代 次数大于所述最大迭代次数， 则将所述当前种群迭代周期对应的每个所述已更新个体作为 候选个体， 以获得 所述候选个体种群； 其中， 所述初始个体种群中的各个初始个体为首个种群迭代周期对应的各个待更新个 体， 每个种群迭代周期对应的各个已更新个体为该种群迭代周期的下一个种群迭代周期对 应的各个待更新个 体。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述预设规划条件和所述预设的 混合算法， 对每个所述待更新个体进行更新， 得到每个所述待更新个体对应的新个体， 包 括： 分别对每个所述待更新个体进行迭代更新， 以获得每个所述待更新个体对应的新个 体； 在进入当前待更新个体的当前迭代周期时， 在所述预设的混合算法对应的第 一预设更 新策略和第二预设更新策略中， 确定所述当前迭代周期对应的目标更新策略； 所述第一预 设更新策略为基于灰狼优化算法的位置更新策略所得到的策略， 所述第二预设更新策略为 基于鲸鱼优化 算法的位置更新策略所 得到的策略； 依据所述目标 更新策略， 生成所述当前待更新个 体对应的目标个 体； 判断所述目标个 体是否符合所述预设规划条件；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115438879 A 2若所述目标个体不符合所述预设规划条件， 则进入所述当前待更新个体的下一个迭代 周期， 若所述 目标个体符合所述预设规划条件， 则将所述 目标个体作为所述当前待更新个 体对应的新个 体。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述目标更新策略， 生成所述当 前待更新个 体对应的目标个 体， 包括： 确定每个所述待更新个 体对应的适应度； 依据每个所述待更新个体对应的适应度， 在各个所述待更新个体中， 确定所述目标更 新策略对应的当前最优个 体； 确定所述当前待更新个 体对应的第一个 体位置； 确定所述当前最优个 体对应的第二个 体位置； 基于所述第一个 体位置、 所述第二个 体位置和所述目标 更新策略， 确定第三个 体位置； 生成所述第 三个体位置对应的个体， 并将所述第 三个体位置对应的个体作为所述目标 个体。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述判断所述目标个体是否符合所述预设 规划条件， 包括： 确定所述目标个 体对应的目标规划方案； 确定所述目标规划方案对应的各个支路电流值、 各个节点电压值、 各个充电站距离值 和充电负荷值； 判断每个所述支路电流值是否处于预设的电流值范围内， 若每个所述支路电流值均处 于所述预设的电流 值范围内， 则判断每 个所述节点电压值是否处于预设的电压值范围内； 若每个所述节点电压值均处于所述预设的电压值范围内， 则判断每个所述充电站距离 值是否大于或等于预设的距离阈值； 若每个所述充电站距离值均 大于或等于所述预设的距离 阈值， 则判断所述充电负荷值 是否符合预设的变电站容 量约束条件； 若所述充电负荷值符合所述预设的变电站容量约束条件， 则确定所述目标个体符合所 述预设规划条件。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述目标个体对应的目标规划方 案， 包括： 确定所述目标个体对应的各个充电站地址， 并将各个所述充电站地址作为所述目标个 体对应的充电站选 址信息； 确定所述目标区域对应的加油站信息； 基于所述目标个体对应的充电站选址信 息和所述加油站信 息， 确定每个充电站对应的 油耗需求； 确定所述目标区域对应的电动汽车充电信息； 依据每个所述充电站对应的油耗需求、 所述电动汽车充电信息和预设的定容模型， 确 定每个所述充电站对应的容量， 并将各个所述充电站对应的容量作为所述目标个体对应的 充电站容 量信息； 所述预设的定容模型为基于排队论设置的模型； 将所述目标个体对应的充电站选址信息和所述目标个体对应的充电站容量信息作为 所述目标规划方案 。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115438879 A 3