萬志宏
摘 要:隨著科學技術的進步,新能源汽車已經(jīng)成為未來發(fā)展的趨勢,新能源汽車作為綠色交通工具對環(huán)境保護具有重要意義。在新能源汽車的發(fā)展過程中,汽車充電站是必不可少的基礎設施,對新能源汽車的發(fā)展具有重要推動作用,因此做好新能源汽車充電站的設計規(guī)劃顯得尤為重要,文章主要針對新能源汽車發(fā)展中充電站的選址及布局進行探討,以此為新能源汽車的發(fā)展提供理論依據(jù)。
關鍵詞:電動汽車;充電站選址;布局優(yōu)化
中圖分類號:TM910.6 文獻標識碼:A 文章編號:1006-8937(2016)29-0061-02
電動汽車屬于新能源車,能夠有效的緩解空氣污染,新能源汽車也是未來汽車發(fā)展的主要方向。但是,就目前而言電動汽車基礎設施跟不上,尤其是電動汽車充電站較少,而且投入成本相對較大,這就使得提高電動汽車充電站的布局顯得尤為重要。優(yōu)化空間布局不僅能夠節(jié)省充電站設備,提高設備利用率,而且能夠最大限度的滿足消費者的需求。
1 電動汽車充電站的選址措施
對新能源電動汽車充電站進行選址要考慮一些基本因素,由于電動汽車充電站建設的影響因素較多,本文主要從幾個主要的影響因素出發(fā)對其進行分析,這些因素主要包括經(jīng)濟性、電網(wǎng)安全性、交通便利性、區(qū)域發(fā)展性四個方面。
1.1 交通便利性
交通便利主要是指在充電站選址的過程中要考慮附近的道路狀況,車流量以及車道狀況,這些直接關系到充電站未來的利用率。
一般情況下需要選擇交通便利、車流量大的地方作為充電站站址。
在選址的過程中,需要充分的考慮當?shù)刂苓叺慕煌顩r及車流量,車流量大的地方通常情況下未來電動車的數(shù)量也會較大,車流量大就需要提供完善的充電設備,這些都是未來電動汽車發(fā)展的基礎條件,對于充電站而言也會提高使用率增加經(jīng)濟效益。
1.2 運行經(jīng)濟性
在電動汽車充電站建設的前期需要一定資金投入,初期資金往往用于初期建設的選址勘察、施工、設計、管理等,這些都是電動汽車站建設的前期投資成本。
在建設初期,電動汽車充電站需要進行環(huán)境分析、土地預審、地質(zhì)檢測以及可行性分析、水土檢測等,這些都屬于充電站建設的前期投入。
另外,在運營過程中還需要考慮維護問題,所謂運營維護是指在充電站運行后需要消耗的成本,包括用電費用、維護費用、充電機的損耗、人工成本等。
1.3 區(qū)域發(fā)展性
所謂區(qū)域發(fā)展性是指充電站建成后的發(fā)展?jié)摿?,這是建設初期需要考慮的問題,畢竟充電站的建設是為以后新能源電動車的發(fā)展提供服務,對于區(qū)域性的發(fā)展有以下幾個影響因素:
1.3.1 人口數(shù)量
人口因素往往是也影響充電站區(qū)域發(fā)展的關鍵因素,因為人口越多未來電動車的數(shù)量也就越多,電動車數(shù)量增多對充電站的需求也就越大,這些人口都是未來充電站發(fā)展的潛在客戶。
1.3.2 居民消費習慣
居民消費習慣主要反映居民對未來消費品的需求能力,一般情況下比較發(fā)達的區(qū)域居民的消費水平相對比較高,尤其是一些大型商業(yè)區(qū)域,這些區(qū)域的人均消費水平高,消費意識較高,具有超前消費的能力,該區(qū)域居民往往容易受到新鮮事物的影響,沖動性購物欲望比較強烈,因此這些區(qū)域的居民更容易購買未來比較盛行的新能源電動汽車,這就是所謂的居民消費對充電站選址的影響。
1.4 電網(wǎng)安全性
因為電動汽車充電站對電力的需求較大,所以在選址的同時要考慮電網(wǎng)安全因素,因為一旦選擇好地址就要考慮電網(wǎng)的負荷狀況,如果當?shù)仉娋W(wǎng)負荷較低的話就難以承受充電站的電力供應,會影響整個電力系統(tǒng),甚至會對電網(wǎng)帶來安全問題。所以在選擇好充電地址后,要增加電網(wǎng)的更新設置,通過增加配電網(wǎng)、改善電路設備來提高充電站的供電需求。
另外,當充電站接入電網(wǎng)后,就意味著充電機接入了電網(wǎng),充電機內(nèi)含有大量非線性負荷,這些負荷會產(chǎn)生諧波,諧波會對電網(wǎng)產(chǎn)生一定的污染,如果不及時控制會對整個電網(wǎng)產(chǎn)生不利影響。
2 電動汽車充電站的布局優(yōu)化措施研究
在電動汽車充電站的選址研究中,涉及的因素較多,這就需要根據(jù)專家評選標準進行選址,并且將選址出來的地址進行綜合評價,并從這些選址的地址中進行優(yōu)化選址,找出更加適合的地址,本文就針對這些問題進行了向量機選址探討,希望通過該模式能夠選址較好的充電站位置。
2.1 基于向量機的模型構思
由于目前電動汽車的發(fā)展規(guī)模還較小,因此電動汽車充電站的數(shù)量也比較少,這在進行樣本分析的時候就難以有效的分析出最終結果,因此根據(jù)這一特點文章選用了向量機的模型進行選址評價,該模式主要能夠根據(jù)小樣本的特征進行樣本數(shù)據(jù)分析評估,還能夠?qū)⒊潆娬具x址評價指標映射到高維特征空間,以解決充電站選址影響因素的非線性賦權問題,從而準確體現(xiàn)評價指標與結果之間關系,如圖1所示。
選址該模型時首先需要確定數(shù)據(jù)樣本,包括測試樣本和訓練樣本,當然對樣本進行評估的指標將近30項左右,選擇的時候不可能將每一項指標都用上,那樣會浪費大量時間和精力,這個時候就需要縮減工作量,從眾多指標中選擇主成分指標進行分析,通過對電動汽車充電站選址評價指標體系進行主成分的提取,達到降維的目的。
2.2 基于向量機模型布局優(yōu)化分析
2.2.1 數(shù)據(jù)的收集和主要成分分析
收集數(shù)據(jù)是相對復雜的環(huán)節(jié),只有完善的數(shù)據(jù)信息才能為選址做出相對準確的分析。
應用電動汽車充電站選址評價指標體系,采用主成分分析法對指標進行縮減,這種方法能夠有效的對評價指標進行信息處理,能夠減小各個指標間的關聯(lián)性,有效簡化問題。釆用SPSS17.0對充電站選址影響因素進行主成分分析,提煉出主成分特征值所對應的特征向量。
2.2.2 選址模型求解
采用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對給出的電動汽車充電站站址進行排序,將計算出的數(shù)據(jù)分為訓練樣本和測試樣本。
為了評價結果能夠更加精確,可以將數(shù)據(jù)中的前幾組進行向量機樣本檢驗,然后將結果作為測試樣本,并用訓練樣本進行測試,得出相應的回歸函數(shù)以及參數(shù),最后通過支持向量機測試樣本,得出的數(shù)據(jù)來衡量優(yōu)劣狀況。
2.2.3 定容模型計算
根據(jù)以上模型可以看出,通過數(shù)據(jù)分析得出較為有利的充電站站址,然后通過需求理論得出充電站的容量,再對該區(qū)域內(nèi)的電動車狀況進調(diào)查了解,最后得出實際充電的需求數(shù)據(jù)。
對實際規(guī)劃區(qū)內(nèi)各電動汽車的位置進行統(tǒng)計,并對各個電動汽車按照充電需求點的劃分原則進行劃分,然后對需求點的位置進行確定,并求出每個需求點對應的充電車數(shù)量,最后根據(jù)具體的情況設定為不同的需求點。
3 結 語
新能源電動汽車是未來的發(fā)展趨勢,對于新能源汽車而言基礎設施建設是其發(fā)展的必要條件,新能源汽車充電站設施建設能夠有效的推動新能源汽車的發(fā)展,本文主要從新能源汽車充電站選址的角度出發(fā),對充電站選址進行了綜合的評述,文中提出了運用向量機模式進行指標評判,然后尋找最優(yōu)方案,通過各種模式進行樣本分析,根據(jù)樣本分析得出比較優(yōu)質(zhì)的場地,較好地解決了神經(jīng)網(wǎng)絡訓練易陷入局部最優(yōu)的問題,因此該模型對電動汽車充電站進行選址評價具有較好的實用性。
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