图７ 充电站负载率
Ｆｉ．７ Ｌｏａｄｒａｔｅｓｏｆｃｈａｒｉｎｓｔａｔｉｏｎｓ ｇｇｇ
由图７可以看出：在２个算例共４种方案中，各
个充电站的负载率都保持在８保０％～１１０％之间，证了负载的均衡性。可见本文提出的规划方法能够很好地对服务区域进行划分，使得各个充电站的负载率满足要求，且都维持在一个很好的范围内。
图６ 算例２中的２种规划方案
Ｆｉ．６ Ｔｗｏｌａｎｎｉｎｓｃｈｅｍｅｓｏｆｅｘａｍｌｅ２ ｇｐｇｐ
由图６可以看出：当充电负荷从１７．１ＭＷ增
加到２充电站的数量由算例１中的４个７．２ＭＷ时，增加到７个；充电站的位置和服务区域的划分也明显不同。—２８—
３．３ 负荷分布不均衡分析
由于城市各区域经济增长和发展定位的不同，实际各区域中电动汽车的分布可能会存在很大差异，出现负荷分布不均衡的现象。在此假设该规划区的电动汽车分布呈现了两极增长态势，即西边和南边的数量明显多于东边和北边。为分析这种现象带来的影响，本文在算例１的负荷分布和负荷总量
·绿色电力自动化· 唐现刚，等 基于计算几何方法的电动汽车充电站规划
不变的基础上，根据负荷的不均衡分布，给予各个区
域一个负荷分布修正系数。负荷分布与其修正系数的映射关系如图８所示，其中，下层图为规划区负荷
上层为其对应修正系数
。分布，
常规优化算法在服务区域划分和负载率控制上的缺
使得规划方案中各充电站的服务区域划分更为陷，
合理，负载率也更均衡，证明了模型和算法的有效性和优越性。
多因素、大规模的充电站规划属于一个高维非线性规划问题，很难求取数学意义上的最优值。本文算法求取的各极值点的目标函数值非常接近，能够基本满足实际工程的应用需求。计算得出的各备最终方案需要有经验的规划人员选方案各有优劣，
根据实际情况作出选择。随着电动汽车的发展，考虑电动汽车充电站对电网安全稳定及经济运行影响的充电站规划有待进一步研究。
图８ 负荷分布与其修正系数的关系Ｆｉ．８ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｂｅｔｗｅｅｎｌｏａｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｇｐ
ａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
／／附录见本刊网络版（ｈｔｔａｅｓ．ｓｅｒｉ．ｓｃｃ．ｐ：ｐｇｐｇ
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根据各个区域的修正系数，对规划区的负荷分
计算得到的规划方案如图９所示
。布进行修正，
图９ 系数修正后的规划方案
Ｆｉ．９ Ｐｌａｎｎｉｎｓｃｈｅｍｅａｆｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｇｇｇ
由图９可以看出：当负荷分布出现较大区域差异时，规划方案会发生明显变化；在负荷集中的南边和西边，充电站数量相对较多且单个充电站的有效服务区域较小。对比算例１还可以看出：充电站个数由４个增加到了５个，这主要由于负荷分布不均匀且为了保障各充电站负载率均衡而引起的；充电站的收益从算例１的９１８．１１万元下降到８９５．７６万元，这是由于充电站数量的增加和位置的改变引起的。
４ 结语
影响电动汽车充电站规划的因素众多，本文在综合考虑电动汽车分布、电网结构和交通网分布的基础上，建立了规划的最大收益模型。应用本文提出的基于粒子群优化算法和加权伏罗诺伊图对模型求解，得出充电站规划的选址定容及各个充电站服务区域的优化划分。通过多次测算可以看出，采用加权伏罗诺伊图来求解所建立的优化模型，克服了
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（）２０１２，３６８
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