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龙图腾网恭喜江西理工大学申请的专利一种充电站选址优化方法、设备、介质及产品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：CN119067360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411060106.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种充电站选址优化方法、设备、介质及产品是由黄学雨;张峰;董文清设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电站选址优化方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种充电站选址优化方法、设备、介质及产品，涉及充电站选址领域，该方法包括：以充电站运营商年投资成本最小、用户充电成本最小以及充电站充电桩使用率最大为目标，构建城市汽车充电站选址模型；将拟建充电站点信息作为多种群粒子群优化算法的种群粒子，将城市汽车充电站选址模型作为多种群粒子群优化算法的适应度函数，对每一种群粒子的适应度值进行迭代求解，直至达到设定条件时，将最优适应度值对应的拟建充电站点信息作为充电站选址的最优解。本申请能以较小的计算资源更加精确合理的确定充电站选址位置，进而有效提高充电站在运营过程中充电桩的使用率。

本发明授权一种充电站选址优化方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种充电站选址优化方法，其特征在于，包括：以充电站运营商年投资成本最小、用户充电成本最小以及充电站充电桩使用率最大为目标，构建城市汽车充电站选址模型；将拟建充电站点信息作为多种群粒子群优化算法的种群粒子，将城市汽车充电站选址模型作为多种群粒子群优化算法的适应度函数，确定每一种群粒子的适应度值；按照适应度值对种群粒子进行降序排列，得到粒子序列；将粒子序列前50％的粒子设置为精英种群，将粒子序列后50％的粒子设置为普通种群，并设置精英种群和普通种群的进化方式；基于精英种群的进化方式迭代更新精英种群的粒子速度，基于普通种群的进化方式迭代更新普通种群的粒子速度；基于更新后的精英种群的粒子速度以及普通种群的粒子速度确定粒子位置；当粒子位置在连续的K次迭代内停止更新，则根据反向学习的跳出策略，基于当前的粒子位置得到粒子跳出局部最优后的位置，将粒子跳出局部最优后的位置作为新的粒子位置；确定迭代次数是否达到设定的最大迭代次数；当迭代次数达到设定的最大迭代次数时，将最优适应度值对应的拟建充电站点信息作为充电站选址的最优解；当迭代次数没有达到设定的最大迭代次数时，返回基于精英种群的进化方式迭代更新精英种群的粒子速度，基于普通种群的进化方式迭代更新普通种群的粒子速度的步骤；拟建充电站点信息包括拟建充电站点的经度、拟建充电站点的纬度和拟建充电站点的充电桩数量；所述精英种群的粒子速度的迭代更新公式为： 式中，为迭代次数为t+1时第i'个粒子在第d维度上精英种群的粒子速度，为迭代次数为t时第i'个粒子在第d维度上精英种群的粒子速度，PbestBooli'为第i'个粒子最优适应度值更改状态值，T为设定的最大迭代次数，Pbesti',d为第i'个粒子历史最优位置在d维度上的位置大小，r1和r2分别为[0,1]和[-0.1,0.1]之间的随机值，c1为固定常数，w为惯性权重，为迭代次数为t时第i'个粒子在第d维度上精英种群的粒子位置；所述普通种群的粒子速度的迭代更新公式为： 式中，ri为[1,N]之间的随机整数，Gbestd为全局最优位置，Xri,d为第ri个粒子第d维度上普通种群的粒子位置，为第i'个粒子在第d维度上普通种群的粒子位置，c1与c2均为固定常数，r3和r6均为[0,1]之间的随机数，rr是[1,i’]之间的随机整数，rl是[1,rr]之间的随机整数，Vi',dt+1P为迭代次数为t+1时第i'个粒子在第d维度上普通种群的粒子速度，Vi',dtP为迭代次数为t时第i'个粒子在第d维度上普通种群的粒子速度，N为种群的粒子总数量。

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