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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于双层优化的台区充电桩配置方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115511204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211265353.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于双层优化的台区充电桩配置方法是由董伟;马建军;张帆;赵晓东;孔亚广;黄娜设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层优化的台区充电桩配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双层优化的台区充电桩配置方法，包括如下步骤：S1、依据所调度有序充电系统建立与之对应的有序充电仿真模型以及有序充电策略；S2、建立电动汽车有序充电桩配置的双层优化模型；S3、初始化双层优化模型参数；S4、在双层优化模型中，上层优化模型采用迭代算法，下层优化模型采用改进BPSO算法以及蒙特卡洛算法分别求解有序充电负荷曲线以及无序充电负荷曲线，求解上下层优化模型对应的目标函数，获得有序充电桩最优配比与电动汽车有序充电计划。该方法通过双层优化模型得出台区内有序充电桩改造计划，其中包括台区内有序充电桩改造容量的最优化配置以及电动汽车充电计划。

本发明授权一种基于双层优化的台区充电桩配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层优化的台区充电桩配置方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立电动汽车有序充电桩配置的双层优化模型，所述双层优化模型包括上层优化模型，下层优化模型即有序充电优化模型以及策略； 所述上层优化模型的目标函数为： 以R投资回报率作为优化目标，其目标函数为： 其中，Cinv为有序充电桩年投资成本，I为配置一定容量的有序充电桩； 所述下层优化模型的目标函数为： 下层优化模型以有序充电目标函数F为优化目标，其目标函数为： minF＝λ1F1′+λ2F2′+λ3F3′ 其中，F1′、F2′、F3′分别为充电完成率F1、充电费用F2、负荷峰谷差F3的归一化后各目标函数，λ1、λ2、λ3分别为充电完成率F1、充电费用F2、负荷峰谷差F3的权重系数，且λ1+λ2+λ3＝1,λ1＞0,λ2＞0,λ3＞0；socb,i为EVi充电起始剩余电量百分比，Jb,i为EVi行程结束时段，Js,i为EVi行程起始时段，soce,i为EVi取车时期望剩余电量百分比；η为充电效率，Δt为时段长度，ρt为时段t的单位充电价格，ρmax、ρmin分别为单位充电价格最大值与最小值，maxpt，minpt为配变总负荷最大值与最小值； 所述步骤S1中所建立的双层优化模型设定有约束条件，所述约束条件包括充电桩容量约束、配变负荷约束、充电时段约束和剩余电量百分比约束； S2、初始化S1中建立的双层优化模型，所述双层优化模型的参数包括配变基础负荷po,t及额定容量plim、充电价格、时间段数M、电动汽车数量N、电动汽车电池额定容量C、电动汽车出行特征量，有序充电桩与无序充电桩额定功率Pr、充电效率η、运行年限α、固定成本Csta、折算系数ε、贴现率r、降低单位峰谷差率年收益γpvd、配变单位容量扩容费用γdel； S3、在双层优化模型中，上层优化模型采用迭代算法，下层优化模型采用改进BPSO算法以及蒙特卡洛算法分别求解有序充电负荷曲线以及无序充电负荷曲线，求解上下层优化模型对应的目标函数，获得有序充电桩最优配比与电动汽车有序充电计划， 所述步骤S3包括如下子步骤： S3-1、初始化有序充电桩配比初值以及有序充电桩配置比边界，所述有序充电桩配比初值为有序充电桩容量占电动汽车数量的比例，所述有序充电桩配置比边界为该区域内能容纳有序充电桩的最大数量占电动汽车数量的比例； S3-2、由有序充电桩配置比计算有序充电桩配置容量与无序充电桩剩余容量，分别为OCP和DCP，并传入下层模型； S3-3、下层优化模型计算不改造有序充电桩时电动汽车无序充电负荷，根据有序充电桩配置容量，抽取满足有序充电桩容量的电动汽车，基于改进BPSO算法计算电动汽车有序充电负荷曲线；根据无序充电桩剩余容量，抽取剩余满足无序充电桩剩余容量的电动汽车，基于蒙特卡洛算法计算电动汽车无序充电负荷曲线，传入上层优化模型； S3-4、上层优化模型计算有序充电投资回报率R； S3-5、判断有序充电投资回报率是否不再上升，若不再上升，则输出有序充电桩最优配比与电动汽车充电计划，否则继续步骤S3-6； S3-6、判断有序充电桩配比是否达到配比边界条件，若未达到配比边界调整有序充电桩配比，转到步骤S3-2，若达到配比边界，则算法终止，输出有序充电桩最优配比与电动汽车有序充电计划。

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