为在满足换电需求的前提下,结合电池的物流配送尽可能降低充电站的投资、运行成本,优化配置集中型充电站动力电池和充电机容量,首先给出基于一定假设条件的电池组配送流程,建立了电池组配送模型。然后,结合换电需求和物流配送建立了集...为在满足换电需求的前提下,结合电池的物流配送尽可能降低充电站的投资、运行成本,优化配置集中型充电站动力电池和充电机容量,首先给出基于一定假设条件的电池组配送流程,建立了电池组配送模型。然后,结合换电需求和物流配送建立了集中充电站运行状态仿真模型,用于目标函数的计算;构建了以集中充电站的年费用最小为目标函数,以日换电需求和充电站规模为约束的数学模型;采用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法求解该模型。最后分析了不同配送次数下,直接充电、错峰充电和电池入网(battery to grid,B2G)充电3种充电方式下集中充电站的容量配置方案;并与等间隔配送方式下所得结果进行对比。算例分析表明:合理的配送计划可以提高充电站运营的经济性;充电方式也是影响容量规划的关键因素。展开更多
文摘为在满足换电需求的前提下,结合电池的物流配送尽可能降低充电站的投资、运行成本,优化配置集中型充电站动力电池和充电机容量,首先给出基于一定假设条件的电池组配送流程,建立了电池组配送模型。然后,结合换电需求和物流配送建立了集中充电站运行状态仿真模型,用于目标函数的计算;构建了以集中充电站的年费用最小为目标函数,以日换电需求和充电站规模为约束的数学模型;采用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法求解该模型。最后分析了不同配送次数下,直接充电、错峰充电和电池入网(battery to grid,B2G)充电3种充电方式下集中充电站的容量配置方案;并与等间隔配送方式下所得结果进行对比。算例分析表明:合理的配送计划可以提高充电站运营的经济性;充电方式也是影响容量规划的关键因素。