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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利电动汽车充电站智能选址定容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：CN116307181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310268917.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权电动汽车充电站智能选址定容方法是由郭红戈;孟涛;郭安庆;张春美设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动汽车充电站智能选址定容方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电动汽车充电站智能选址定容方法，解决了现有电动汽车选址和定容不智能的技术问题，本发明属于电动汽车充电站智能规划技术领域，具体技术方案为：首先建立充电站建设花费费用、运行维护费用、服务用户充电的费用、排队等候时间成本和用户行驶过程耗电成本最小的多目标多约束的充电站选址及定容模型，然后运用BP神经网络，以选址土地租金为评价指标，对研究区域进行选址，其次利用蚁群算法对预选地址进行定容，得出电动汽车充电站最佳选址及其最优定容，最后使用选址定容算例验证BP神经网络对研究区域进行预选址的有效性，采用蚁群算法进行最优选址定容的可行性，对选址定容进行了预判，具有预测精准、选址速度快的特点。

本发明授权电动汽车充电站智能选址定容方法在权利要求书中公布了：1.电动汽车充电站智能选址定容方法，其特征在于，具体步骤如下： 根据充电建设总成本最小化建立充电优化模型，充电站的建设投资费用： 式1中，T为充电站的使用时限，M为电动汽车充电站的个数，CIg,i为第i个充电站的建设花费费用，Pch,i为充电桩的额定容量，Cr为一个充电桩的建设费用，ci为第i个充电站的充电桩数量，si为第i个充电站的占地面积，Cf,i为使用时限内第i个充电站的租金； 充电站运行维护费用： 式2中，k为比例因子； 服务用户的充电费用： 式3中，Pe为电动汽车的电池容量，Pc为充电差价，Ni为第i个充电站每天充电的车辆数目； 由式1-3可得式4投资运行成本的目标函数为： F1＝CI+CO-CC4 充电汽车到达充电站需要的时间： 式5中，Ni为第i个充电站每天给汽车充电的数量，D为到达充电站的路程，q为每一百公里的耗电量，c为汽车在充电站充一度电所缴纳电费； 充电汽车在充电站等待充电完成时间： 式6中，Eq表示电动汽车车主排队等候的时间期望值； 则根据式5和6可得式7，车主充电的时间成本目标函数为： F2＝365βCVTI+CW7 式7中，β为城市出行时间成本系数； 综合式4和式7得式8，充电站规划的目标函数为： minF＝minF1+F28 节点电压幅值约束： Vhmin≤Vh≤Vhmax9 式9中，Vh为配电网电压，Vhmin为配电网最小电压，Vhmax为配电网最大电压； 电流约束： Ig,min≤Ig≤Ig,max10 式10中，Ig为配电网电流；Ig,min为配电网最小电流，Ig,max为配电网最大电流； 容量约束： Pch,i≤Si,max11 式11中，Pch,i为充电设备的额定容量，Si,max为变电站或变压器的最大负载； 至少要保证在充电站充满电的汽车有足够电到达相邻充电站： 2riD12 式12中，ri为充电服务范围，服务范围由电动汽车的续航及平均荷电数决定： 式13中，dm为电动汽车中的最短续航，SOCm,i为在第i个范围中的平均荷电数，μi为汽车在实际行驶时续航上的折扣； 期望值Eq取： 充电站充电桩数量约束： Ci≤Ci,max15 式15中，Ci,max以充电站最大容量极限确定； 电动汽车的数量约束： 式16中，Tl为道路L上的汽车数量，ζ为该范围内电动汽车市场占有率，Nil为每车产生的路径信息； 目标函数式8及约束式9-16构成电动汽车充电站智能选址定容优化模型。

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