【摘 要】
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针对电动汽车（Electric Vehicle， EV）充电站选址定容问题，提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先，通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法（Latin Hypercube Sampling， LHS）建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次，从用户满意度的角度出发，以EV充电站和用户双方的成本最小为目标，采用Voronoi图与自适应模拟退火粒子群算法（Ada
【基金项目】
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国家电网公司科技项目资助（JSDL-XLFW-SQ-2016-10-092）；
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针对电动汽车（Electric Vehicle， EV）充电站选址定容问题，提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先，通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法（Latin Hypercube Sampling， LHS）建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次，从用户满意度的角度出发，以EV充电站和用户双方的成本最小为目标，采用Voronoi图与自适应模拟退火粒子群算法（Adaptive Simulated Annealing Particle Swarm Optimization， ASAPSO）确定充电站的服务范围、最优数量/位置以及各站点快充/慢充充电桩配置数目，建立了EV充电站选址定容模型。最后，通过对北方某市的部分城区进行规划，验证了模型的有效性。
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