电动汽车充电基础设施规划：可扩展计算框架
人工智能
2020-11-20 v1 神经与进化计算
信号处理
最优化与控制
摘要
由于交通系统与电网的网络规模不断增长，大地理空间范围内的充电基础设施优化规划问题极具挑战性。电动汽车出行行为与充电事件之间的耦合因而十分复杂。本文重点展示一种用于紧密耦合的交通与电网网络上电动汽车充电基础设施规划的可扩展计算框架。在交通侧，提出一种充电剖面生成策略，利用 EV 能耗模型、出行路由与充电器选择方法。在电网侧，在最优潮流程序中利用遗传算法，通过自适应评估当前迭代的候选解并为下一次迭代生成新解，求解含整数变量的最优充电器选址问题。
引用
@article{arxiv.2011.09967,
title = {Electric Vehicle Charging Infrastructure Planning: A Scalable Computational Framework},
author = {Wanshi Hong and Cong Zhang and Cy Chan and Bin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09967},
year = {2020}
}