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（申请工学硕士学位论文）




电动汽车充电站选址规划
方法研究



培养单位：自动化学院
学科专业：控制科学与工程
研 究 生：戈乐
指导老师：苏义鑫 教授

2017 年 4 月
分类号 密 级 公开
UDC 学校代码 10497

学位论文


题 目 电动汽车充电站选址规划方法研究
英 文 Research on location planning method of electric
题 目 vehicle charging station
研究生姓名 戈乐
姓名 苏义鑫 职称 教授 学位 博士
指导教师
单位名称 自动化学院 邮编 430070
申请学位级别 硕士 学科专业名称 控制科学与工程
论文提交日期 2017 年 4 月 论文答辩日期 2017 年 5 月
学位授予单位 武汉理工大学 学位授予日期 2017 年 6 月
答辩委员会主席 陈跃鹏 评阅人 专祥涛
鲍伟
2017 年 4 月
摘要
随着我国工业化进程的加快，能源危机与环境污染等问题日趋严重，驱使
着新能源产业的快速发展和能源使用方式的多样化，而具有节能减排特性的电
动汽车成为解决这一问题的重要突破口。充电站作为电动汽车的基础设施，其
选址规划的合理性直接关系着用户充电便利性以及充电站运营效益。因此，本
文针对电动汽车充电站发展的阶段性特点，利用改进免疫遗传算法（IGA）、
Voronoi 图、排队论等方法对电动汽车充电站的选址规划展开深入研究，主要内
容如下：
结合国内外现状对电动汽车发展的必要性进行论述，对比分析政府支持、
充电设施建设完善程度、电动汽车使用性能三大主要因素对电动汽车发展的影
响；根据分析结果和 Bass 模型结构，建立了武汉市电动汽车保有量预测模型；
进一步对电动汽车充电站的建设方式以及在选址规划过程中应遵守的基本原则
进行阐述。
针对电动汽车充电站示范阶段的特点，重点考虑用户的充电便利性和充电需
求，建立了以所有路网节点到充电站的距离为最小目标的选址模型。针对免疫
遗传算法易陷入局部最优的状态和后期收敛速度慢的缺点，提出了一种改进免
疫遗传算法，即采用精英保留策略生成记忆库，在传统选择操作过程中引入排
序选择策略，自适应调整交叉概率和变异概率，利用该算法对实际算例进行求
解。仿真结果表明，改进免疫遗传算法收敛速度快，不易陷入局部最优，并确
定了最优的示范阶段选址方案。
针对电动汽车充电站发展阶段的特点，同时兼顾充电站和用户两方的利益，
建立了综合成本最低的选址模型，并提出了一种基于改进免疫遗传算法和
Voronoi 图的电动汽车充电站选址求解方法。首先基于充电需求模型计算待规划
区域内的充电需求，再利用局部寻优能力较强的 Voronoi 图划分服务区域，最后
利用改进免疫遗传算法对充电站进行选址，使得充电站建