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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)浙江省電力有限公司溫州供電公司申請的專利一種適用于多場景的快充站規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119962006B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510437518.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/10；該發(fā)明授權(quán)一種適用于多場景的快充站規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由趙凡;朱琪;胡純一;陳大衛(wèi);林儀;呂思思;鄭經(jīng)豪;彭文文;陳婷萱設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種適用于多場景的快充站規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種適用于多場景的快充站規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，將待規(guī)劃區(qū)域分為多個待規(guī)劃場景，并根據(jù)各待規(guī)劃場景下多種類型電動汽車的充電需求數(shù)據(jù)量化該場景下的快充樁數(shù)量，并結(jié)合各種場景下的快充樁容量來量化該場景下的快充站需求數(shù)據(jù)；將各種場景下具備充電站建設(shè)條件的點位作為候選站點以構(gòu)建各種場景下的候選站點集，并從中選取若干個候選站點形成多個站點組合，以基于這些站點組合構(gòu)建各種場景下的站點組合優(yōu)化模型；通過優(yōu)化算法對這些站點組合優(yōu)化模型進行求解，得到最佳站點組合并組合，生成對待規(guī)劃區(qū)域的快充站規(guī)劃方案以執(zhí)行，通過區(qū)分不同場景下的充電需求和具備建設(shè)快充站條件的點位，能夠合理科學(xué)地實現(xiàn)快充站布局。

本發(fā)明授權(quán)一種適用于多場景的快充站規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種適用于多場景的快充站規(guī)劃方法，其特征在于，包括： 對待規(guī)劃區(qū)域進行場景分析，得到多個待規(guī)劃場景，并量化各所述待規(guī)劃場景下多種類型電動汽車的充電需求數(shù)據(jù)； 根據(jù)各所述充電需求數(shù)據(jù)量化各所述待規(guī)劃場景下的快充樁數(shù)量，并與各所述待規(guī)劃場景下的快充樁容量結(jié)合，以量化各所述待規(guī)劃場景下的快充站需求數(shù)據(jù)； 基于各所述快充站需求數(shù)據(jù)，將各所述待規(guī)劃場景下具備充電站建設(shè)條件的點位作為候選站點，以構(gòu)建各所述待規(guī)劃場景下的候選站點集； 從各所述候選站點集中分別選取若干個候選站點以形成多個站點組合，并基于各所述站點組合構(gòu)建各所述待規(guī)劃場景下的站點組合優(yōu)化模型； 通過優(yōu)化算法對各所述站點組合優(yōu)化模型進行求解，得到各所述待規(guī)劃場景下的最佳站點組合以進行組合，生成對所述待規(guī)劃區(qū)域的快充站規(guī)劃方案并執(zhí)行； 所述基于各所述快充站需求數(shù)據(jù)，將各所述待規(guī)劃場景下具備充電站建設(shè)條件的點位作為候選站點，以構(gòu)建各所述待規(guī)劃場景下的候選站點集，包括： 獲取各所述待規(guī)劃場景的地理位置數(shù)據(jù)、建設(shè)成本數(shù)據(jù)和快充樁容量以構(gòu)建評估指標體系，并將各所述待規(guī)劃場景下具備充電站建設(shè)條件的點位作為候選站點； 根據(jù)所述評估指標體系對各所述候選站點進行評估，以根據(jù)評估結(jié)果得到各所述待規(guī)劃場景下的初步候選站點； 基于各所述待規(guī)劃場景的地理位置數(shù)據(jù)，通過K-means聚類算法對各所述初步候選站點進行聚類分析，得到各所述待規(guī)劃場景下的聚類候選站點； 根據(jù)各所述快充站需求數(shù)據(jù)和各所述快充樁容量構(gòu)建約束條件，并通過各所述建設(shè)成本數(shù)據(jù)構(gòu)建目標函數(shù)； 將各所述聚類候選站點作為粒子群優(yōu)化算法的輸入進行迭代搜索，并在每次迭代中，根據(jù)所述目標函數(shù)和所述約束條件評估各所述聚類候選站點的優(yōu)劣，以選擇各所述待規(guī)劃場景下最優(yōu)的聚類候選站點組合作為最終的候選站點集； 所述評估指標體系包括位置指標、成本指標和容量指標；所述評估結(jié)果包括位置指標評估結(jié)果、成本指標評估結(jié)果和容量指標評估結(jié)果；其中， 所述從各所述候選站點集中分別選取若干個候選站點以形成多個站點組合，并基于各所述站點組合構(gòu)建各所述待規(guī)劃場景下的站點組合優(yōu)化模型，包括： 將各所述待規(guī)劃場景的指標評估結(jié)果、成本指標評估結(jié)果和容量指標評估結(jié)果分別作為對應(yīng)候選站點集的第一屬性、第二屬性和第三屬性，并從各所述待規(guī)劃場景下的候選站點集中分別選取若干個候選站點，以構(gòu)建各所述待規(guī)劃場景下的站點組合； 量化各所述站點組合中所有候選站點到其所屬待規(guī)劃場景下的充電需求點的加權(quán)平均距離、各所述站點組合的總成本以及各所述站點組合在單位時間內(nèi)的收益，并分別通過對應(yīng)候選站點集的第一屬性、第二屬性和第三屬性進行加權(quán)，得到各所述待規(guī)劃場景下的站點組合優(yōu)化模型； 所述站點組合優(yōu)化模型通過下式表示： 式中，為第j種待規(guī)劃場景的站點組合優(yōu)化模型；為第j種待規(guī)劃場景下的站點組合中所有候選站點到該場景下的充電需求點的加權(quán)平均距離；為第j種待規(guī)劃場景下的站點組合總成本；為第j種待規(guī)劃場景下的站點組合在單位時間內(nèi)的收益；分別為第j種待規(guī)劃場景下候選站點集的第一屬性、第二屬性和第三屬性；為候選站點編號；X為第j種待規(guī)劃場景下的快充站需求數(shù)據(jù)；為充電需求點編號；Y為第j種待規(guī)劃場景下的充電需求點數(shù)量；為站點組合中候選站點滿足充電需求點充電需求的比例；為第j種待規(guī)劃場景下站點組合中候選站點的土地成本；為第j種待規(guī)劃場景下站點組合中候選站點快充設(shè)備的采購成本；為第j種待規(guī)劃場景下站點組合中候選站點接入電網(wǎng)的改造成本；為第j種待規(guī)劃場景下站點組合中候選站點的運營與維護成本；T為單位時間；為快充樁利用率；為第j種待規(guī)劃場景下的快充樁容量；為充電價格。

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