考虑基于行驶里程的交通流在配电网络中，对充电站和并联电容器进行多目标规划

《Journal of Energy Storage》：Multi-objective planning of charging stations and shunt capacitors considering Driving Range-based Traffic Flow in distribution networks

电动汽车充电站与并联电容器协同优化及交通网络协调规划研究，提出多目标优化框架，整合电力分布网络与交通网络动态，采用混合灰狼-雨燕优化算法，有效降低网络功率损耗与电压偏差，提升电动汽车流量覆盖率，案例验证显示集成规划显著优于单一网络优化。

　　随着全球对电动汽车（Electric Vehicles, EVs）的接受度不断提高，预计到2024年将有1700万辆电动汽车投入使用，这标志着减少全球碳排放和减少对化石燃料依赖的重要一步。这一趋势由中国市场、欧洲市场和美国市场引领，同时也在越南、泰国和印度等新兴市场中得到快速发展。推动这一变革的关键因素包括有利的政府政策、电动汽车成本的下降以及对电动汽车和电池制造的大量投资。值得注意的是，公共充电基础设施在2023年增长了40%。然而，要实现2035年的目标，充电站的数量需要扩大六倍，特别是针对电动公交车和重型车辆，因此需要协调且稳健的政策干预以确保电网的稳定性和可持续的移动性。

将电动汽车充电站（EVCS）集成到电力分配网络（Distribution Network, DN）中，是应对电动汽车车队迅速增长的必要措施。尽管电动汽车充电站的部署提高了运营效率并满足了移动性需求，但它也带来了诸如电力消耗增加、电压不稳定和系统损耗上升等挑战。如果没有适当的规划，这些问题可能会损害电网的可靠性并降低电力质量。因此，优化的集成策略对于提升能源效率和电网韧性，同时支持广泛的电动汽车采用至关重要。

在这一背景下，部署并联电容器（Shunt Capacitors, SCs）进行无功功率补偿成为一种有前景的方法。当电容器被优化放置时，它们可以改善电压曲线，减少电力损耗，并提高DN的负载处理能力。为了应对这些挑战，研究人员开发了多种先进的优化技术，如混合算法、进化方法和多阶段框架。近期的文献综述强调了协调电动汽车充电站规划的重要性，以及分类电容器模型和使用多种优化技术，包括元启发式算法、多准则决策方法（MCDM）和分析方法。此外，一些模型如考虑风能不确定性的集成能源系统最优调度模型，为处理可再生能源的波动性和系统协调提供了有价值的见解。然而，大多数现有研究将电动汽车充电站和电容器的部署视为独立问题，许多研究仅关注电动汽车充电站的集成，忽视了通过电容器进行电压控制的好处，并未考虑两者联合部署的协同优势。

同时，虽然之前的研究已经探讨了诸如粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和随机方法等优化算法，以最小化成本并改善电压曲线，但这些方法往往忽略了现实世界中的因素，如动态交通流量、电动汽车使用模式和时间相关的充电需求。一些研究结合了交通和城市移动数据来进行基于位置的规划，或者探讨了可再生能源集成和动态充电基础设施，但它们通常忽视了电网约束或缺乏对交通和电力网络同时进行的可扩展性。因此，需要一种能够综合考虑交通和电力网络约束的框架，以实现更全面的电动汽车基础设施规划。

本文提出了一种集成且可扩展的框架，用于同时优化电动汽车充电站和并联电容器的部署，该框架考虑了交通和电力网络的双重约束，这是现有文献中较少涉及的领域。研究的主要贡献包括以下几个方面：

首先，构建了一个集成规划框架，该框架同时考虑了交通流量模式和电力分配网络的特性，以实现电动汽车充电站和并联电容器的最优选址。这一框架能够综合评估交通和电力网络之间的相互作用，确保充电站和电容器的布局不仅满足当前需求，还具备未来扩展的潜力。

其次，提出了一种多目标优化策略，旨在满足交通网络（Transportation Network, TN）和电力分配网络的综合需求，最大化电动汽车的交通流量，同时最小化网络中的有功功率损耗和电压偏差。通过这一策略，研究能够平衡多个目标，为电动汽车基础设施的规划提供更加全面的解决方案。

第三，引入了一种新颖的混合优化算法，称为HGCO（Grey Wolf Optimization and Cuckoo Search Optimization），该算法结合了灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）和 cuckoo search 优化（Cuckoo Search Optimization, CSO）的优势。通过引入归一化技术，这一混合算法能够有效解决多标准决策问题，从而在多个目标之间取得最佳平衡。

最后，通过一个现实的案例研究，对提出的框架进行了验证。该案例涉及一个33节点的电力分配网络和一个25节点的交通网络。研究结果表明，该方法在多个场景下显著提高了电网的可靠性和交通流量的优化效果。此外，还对不同规划方法（如仅关注电力分配网络、仅关注交通网络以及两者集成规划）进行了比较评估，展示了HGCO算法在优化电动汽车充电站和电容器部署方面的优越性。

本文的研究成果对于实现一个具有弹性和可持续性的电动汽车基础设施具有重要意义。通过协调电动汽车充电站和并联电容器的部署，可以有效解决电动汽车带来的电网挑战，同时提升交通网络的运行效率。这种集成方法不仅考虑了技术可行性，还兼顾了经济可行性和环境目标，为未来电动汽车充电基础设施的部署提供了科学依据。

在具体实施过程中，本文提出的方法不仅关注单一目标，而是通过多目标优化策略，综合考虑了多个关键因素，如电动汽车的交通流量、电力分配网络的损耗和电压偏差。这一方法通过将这些因素纳入统一的优化框架，确保了决策的全面性和科学性。此外，研究还特别强调了在优化过程中考虑电动汽车的电池约束和驱动范围，以确保充电站的布局能够满足实际需求，同时避免不必要的资源浪费。

通过引入HGCO算法，本文不仅解决了多目标优化问题，还提升了算法的收敛速度和搜索效率。该算法结合了GWO和CSO的优势，能够在复杂问题中找到最优解。同时，通过归一化技术，确保了各个优化目标之间的公平性，避免了某些目标被过度重视而忽视其他重要因素。这种综合方法为电动汽车充电站和并联电容器的优化部署提供了新的思路。

在实际应用中，本文的研究方法被应用于一个33节点的电力分配网络和一个25节点的交通网络。研究结果表明，在考虑电池约束的情况下，系统记录了161.3842 kW的有功功率损耗，并成功捕捉了39.45%的电动汽车流量。当去除这些约束后，系统性能显著提升，有功功率损耗降低至148.5903 kW，电动汽车流量捕捉率上升至50.52%。这些结果充分展示了HGCO算法在优化电动汽车充电站和并联电容器部署方面的有效性。

此外，本文还探讨了多种优化算法的性能比较，包括传统的GWO和CSO方法，以及结合了交通和电力网络特性的混合算法。研究结果表明，HGCO算法在处理多目标优化问题时，能够更有效地平衡电力系统可靠性和交通服务效率。这种平衡不仅提高了电网的运行效率，还增强了交通网络的可持续性，为未来电动汽车基础设施的规划提供了科学支持。

在实际应用中，研究还考虑了多种现实世界中的因素，如交通流量的动态变化、电动汽车的使用模式和时间相关的充电需求。这些因素被纳入到优化模型中，以确保充电站的布局能够适应不断变化的环境条件。此外，研究还探讨了电动汽车充电站和并联电容器的联合部署对电网和交通网络的影响，从而为未来的研究提供了新的方向。

通过本文的研究，可以更好地理解电动汽车充电站和并联电容器在电力分配网络和交通网络中的协同作用。这种协同作用不仅提高了电网的运行效率，还增强了交通网络的可持续性，为实现更加智能化和绿色化的交通和电力系统提供了理论基础和技术支持。此外，本文的研究方法还可以推广到其他类似的场景中，为不同规模和复杂度的电力和交通网络提供优化方案。

本文的研究还揭示了现有文献中的一个重要空白，即缺乏一种能够同时优化电动汽车充电站和并联电容器部署的综合框架。通过构建这样一个框架，本文填补了这一空白，为未来的研究提供了新的思路和方法。此外，本文的研究还强调了在规划过程中考虑电动汽车的电池约束和驱动范围的重要性，这有助于提高充电站的布局效率和电网的稳定性。

在未来的研究中，可以进一步拓展本文提出的模型，包括更详细的经济分析，如基于净现值（Net Present Value, NPV）的优化、电动汽车充电站和并联电容器部署的成本效益评估，以及对各种成本相关因素（如安装、维护和不同经济情景）的敏感性分析。此外，还可以通过集成V2G（Vehicle-to-Grid）能力，实现双向电力流动，以及引入需求响应机制，提高电动汽车充电站和并联电容器的运行效率。

本文的研究方法不仅适用于现有的电动汽车充电站和并联电容器部署，还可以推广到其他类似的场景中，如智能电网和交通网络的协同规划。通过将交通和电力网络的特性结合起来，可以实现更加全面和高效的优化方案，为未来的电动汽车基础设施建设提供科学支持。此外，本文的研究还强调了在规划过程中考虑交通和电力网络的动态变化的重要性，这有助于提高系统的适应性和灵活性。

综上所述，本文提出了一种综合且可扩展的框架，用于同时优化电动汽车充电站和并联电容器的部署，该框架考虑了交通和电力网络的双重约束。通过引入HGCO算法，研究能够有效解决多目标优化问题，为实现更加智能化和绿色化的交通和电力系统提供了科学依据和技术支持。本文的研究成果不仅有助于提高电网的运行效率和稳定性，还增强了交通网络的可持续性，为未来电动汽车基础设施的规划提供了新的方向和思路。