【摘 要】
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随着电动汽车增多，公共充电网络日趋繁忙，充电站车辆到达率大于服务率的过载现象时有发生，充电排队等待时间显著增长。为提高网络服务质量、节约充电等待时间，文中提出考虑动态充电需求和过载的公共充电网络规划方法，建立了网络规划混合整数多目标优化问题模型，用非支配排序遗传算法生成最优网络规划方案；设计了容忍过载的充电网络服务质量分析方法，基于变分不等式、元胞传输模型和蒙特卡洛法求充电等待时间。在通用性能测试
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB2100503）；
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随着电动汽车增多，公共充电网络日趋繁忙，充电站车辆到达率大于服务率的过载现象时有发生，充电排队等待时间显著增长。为提高网络服务质量、节约充电等待时间，文中提出考虑动态充电需求和过载的公共充电网络规划方法，建立了网络规划混合整数多目标优化问题模型，用非支配排序遗传算法生成最优网络规划方案；设计了容忍过载的充电网络服务质量分析方法，基于变分不等式、元胞传输模型和蒙特卡洛法求充电等待时间。在通用性能测试数据集PEMS-BAY上的仿真结果表明，在典型场景中，文中方法比已有同类方法可显著提高网络服务质量，节约平均等待时间27.6%，节约最长等待时间29.5%；在过载更严重、充电更扎堆的场景中，性能优势更显著。
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