Подход к оптимизации на основе роя частиц для определения местоположения зарядных станций электромобилей в умных городах

В транспортном секторе традиционные автомобили, работающие на ископаемом топливе, постепенно заменяются электрическими и водородными транспортными средствами. Даже несмотря на все признанные преимущества и последние достижения в области энергоэффективности, снижения шума и снижения воздействия на окружающую среду, рынок электрической и водородной мобильности все еще не на должном уровне. Размещение зарядных станций для электромобилей в мегаполисах считается одним из наиболее серьезных препятствий, мешающих более широкому использованию электромобилей и водородных транспортных средств. В данной статье предлагается эффективный подход, направленный на поиск оптимальных мест для зарядных станций электромобилей (EV) в городских районах. В предлагаемом подходе используется алгоритм оптимизации роя частиц. В этой работе были приняты во внимание различные параметры, такие как горизонтальное расстояние, которое электромобили преодолевают, чтобы добраться до зарядных станций (CS) и положительный наклон, с которым электромобили сталкиваются, чтобы добраться до зарядных станций. Задача оптимизации формулируется как смешанно-целочисленная задача. Целевая функция работает над минимизацией энергопотребления электромобилей для достижения ЦС в исследуемой области. Ограничения различий включены в предлагаемый подход, чтобы повысить точность и эффективность предлагаемого подхода. Предложенный подход применяется к реальным наборам данных и экспериментально проверяется путем сравнения с генетическим алгоритмом и жадным подходом. Результаты показывают, что предложенный подход экономит энергию примерно на 22% и 43% по сравнению с генетическим алгоритмом и жадным методом соответственно.

1. A. Pramuanjaroenkij, S. Kaka¸c. The fuel cell electric vehicles: The high-light review, International Journal of Hydrogen Energy. 48 (25), (2023), 9401-9425.

2. K. Rohilla, A. Desai, C. R. Patel. A cutting-edge examination of the dichotomy of electric vehicles as a symbol of «sustainable mobility» and «clean energy», Journal of The Institution of Engineers (India): Series A (2024) 1-19.

3. A. Z. Arsad, M. Hannan, A. Q. Al-Shetwi, M. Mansur, K. Muttaqi, Z. Dong, F. Blaabjerg. Hydrogen energy storage integrated hybrid renewable energy systems: A review analysis for future research directions, International Journal of Hydrogen Energy. 47 (39), (2022), 17285-17312.

4. S. Sikiru, T. L. Oladosu, T. I. Amosa, J. O. Olutoki, M. Ansari, K. J. Abioye, Z. U. Rehman, H. Soleimani. Hydrogen-powered horizons: Transformative technologies in clean energy generation, distribution, and storage for sustainable innovation, International Journal of Hydrogen Energy. 56, (2024), 1152-1182.

5. M. Aminudin, S. Kamarudin, B. Lim, E. Majilan, M. Masdar, N. Shaari. An overview: Current progress on hydrogen fuel cell vehicles, International Journal of Hydrogen Energy. 48 (11), (2023), 4371-4388.

6. O. Saied, O. Kaiwartya, M. Aljaidi, S. Kumar, M. Mahmud, R. Kharel, F. Al-Sallami, C. C. Tsimenidis. Linev: Visible light networking for connected vehicles, in: Photonics. – Vol. 10, MDPI, 2023, p. 925.

7. I. El-Fedany, D. Kiouach, R. Alaoui. Application design aiming to minimize drivers’ trip duration through intermediate charging at public station deployed in smart cities, World Electric Vehicle Journal. 10 (4), (2019), 67.

8. A. Ahmad, M. Khalid, Z. Ullah, N. Ahmad, M. Aljaidi, F. A. Malik, U. Manzoor. Electric vehicle charging modes, technologies and applications of smart charging, Energies. 15 (24), (2022), 9471.

9. A. N. Quttoum, A. Alsarhan, M. Aljaidi, M. Alshammari. Plug: A cityfriendly navigation model for electric vehicles with power load balancing upon the grid, World Electric Vehicle Journal. 14 (12), (2023), 338.

10. U. Chawal, J. Rosenberger, V. C. Chen, W. J. Lee, M. Wijemanne, R. K. Punugu, A. Kulvanitchaiyanunt. A design and analysis of com-puter experiments based mixed integer linear programming approach for optimizing a system of electric vehicle charging stations, Expert Systems with Applications. 245, (2024), 123064.

11. N. K. Krishnamurthy, J. N. Sabhahit, V. K. Jadoun, D. N. Gaonkar, A. Shrivastava, V. S. Rao, G. Kudva. Optimal placement and sizing of electric vehicle charging infrastructure in a grid-tied dc microgrid using modified TLBO method. Energies. 16 (4), (2023), 1781.

12. Y. An, Y. Gao, N. Wu, J. Zhu, H. Li, J. Yang. Optimal scheduling of electric vehicle charging operations considering real-time traffic condition and travel distance, Expert Systems with Applications. 213, (2023), 118941.

13. M. H. Shaker, H. Farzin, E. Mashhour. Joint planning of electric vehicle battery swapping stations and distribution grid with centralized charging, Journal of Energy Storage. 58, (2023), 106455.

14. F. Ahmad, A. Iqbal, I. Asharf, M. Marzband, I. Khan. Placement and capacity of ev charging stations by considering uncertainties with energy management strategies, IEEE Transactions on Industry Applications. (2023).

15. K. Basaran, H. O¨ ztu¨rk. Optimal expansion planning of electrical energy distribution distribution substation considering hydrogen storage, International Journal of Hydrogen Energy. (2024).

16. H. Ma, W. Pei, Q. Zhang, D. Xu, Y. Li. Location of electric vehicle charging stations based on game theory, World Electric Vehicle Journal. 14 (5), (2023), 128.

17. P. Chen, L. Han, G. Xin, A. Zhang, H. Ren, F. Wang. Game theory based optimal pricing strategy for v2g participating in demand response, IEEE Transactions on Industry Applications. (2023).

18. G. Zhou, Z. Zhu, S. Luo. Location optimization of electric vehicle charging stations: Based on cost model and genetic algorithm, Energy. 247, (2022), 123437.

19. M. Aljaidi, N. Aslam, X. Chen, O. Kaiwartya, Y. A. Al-Gumaei, M. Khalid. A reinforcement learning-based assignment scheme for evs to charging stations, in: 2022 IEEE 95th Vehicular Technology Conference:(VTC2022-Spring), IEEE, 2022, pp. 1-7.

20. J. Jorda´n, J. Palanca, E. del Val, V. Julian, V. Botti. Localization of charging stations for electric vehicles using genetic algorithms, Neurocomputing. 452, (2021), 416-423.

21. Z.-f. Liu, W. Zhang, X. Ji, K. Li. Optimal planning of charging station for electric vehicle based on particle swarm optimization, in: IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies, IEEE, 2012, pp. 1-5.

22. M. Aljaidi, N. Aslam, X. Chen, O. Kaiwartya, Y. A. Al-Gumaei. Energy efficient ev charging station placement for e-mobility, in: IECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IEEE, 2020, pp. 3672-3678.

23. S. E. Comert, H. R. Yazgan. A new approach based on hybrid ant colony optimization-artificial bee colony algorithm for multi-objective electric vehicle routing problems, Engineering Applications of Artificial Intelligence. 123, (2023), 106375.

24. S. Rani, H. Babbar, P. Kaur, M. D. Alshehri, S. H. Shah. An optimized approach of dynamic target nodes in wireless sensor network using bio inspired algorithms for maritime rescue, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 24 (2), (2022), 2548-2555.

25. J. Zhou, P. Du, G. Liang, H. Chang, S. Liu. Hydrogen station location optimization coupling hydrogen sources and transportation along the expressway, International Journal of Hydrogen Energy. 54, (2024), 1094-1109.

26. D. P. Mahato, J. K. Sandhu, N. P. Singh, V. Kaushal. On scheduling transaction in grid computing using cuckoo search-ant colony optimization considering load, Cluster Computing. 23 (2), (2020), 1483-1504.

27. G. Samara, M. Aljaidi. Aware-routing protocol using best first search algorithm in wireless sensor., Int. Arab J. Inf. Technol. 15 (3A), (2018), 592-598.

28. A. Y. S. Lam, Y.-W. Leung, X. Chu. Electric vehicle charging station placement: Formulation, complexity, and solutions, IEEE Transactions on Smart Grid. 5 (6), (2014), 2846-2856.

29. J. Men, C. Zhao. A type-2 fuzzy hybrid preference optimization methodology for electric vehicle charging station location. Energy. (2024), 130701.

30. H. Zhang, F. Shi. A multi-objective site selection of electric vehicle charging station based on NSGA-II, International Journal of Industrial Engineering Computations. 15 (1), (2024), 293-306.

31. C. Luo, Y. -F. Huang, V. Gupta. Placement of EV charging stations – Balancing benefits among multiple entities, IEEE Transactions on Smart Grid. 8 (2), (2015), 759-768.

32. P. Sadeghi-Barzani, A. Rajabi-Ghahnavieh, H. Kazemi-Karegar. Optimal fast charging station placing and sizing, Applied Energy. 125, (2014), 289-299.

33. A. Rajabi-Ghahnavieh, P. Sadeghi-Barzani. Optimal zonal fast-charging station placement considering urban traffic circulation, IEEE Transactions on Vehicular Technology. 66 (1), (2016), 45-56.

34. M. Erbaş, M. Kabak, E. Ozceylan, C. Ģetinkaya. Optimal siting of electric vehicle charging stations: A GIS-based fuzzy Multi-Criteria Decision Analysis, Energy.163, (2018), 1017-1031.

35. G. Wang, Z. Xu, F. Wen, K. P. Wong. Traffic-constrained multiobjective planning of electric-vehicle charging stations, IEEE Transactions on Power Delivery. 28 (4), (2013), 2363-2372.

36. M. M. Islam, H. Shareef, A. Mohamed. Optimal location and sizing of fast charging stations for electric vehicles by incorporating traffic and power networks, IET Intelligent Transport Systems. 12 (8), (2018), 947-957.

37. M. Aljaidi, N. Aslam, X. Chen, O. Kaiwartya, M. Khalid. An Energy Efficient Strategy for Assignment of Electric Vehicles to Charging Stations in Urban Environments, in: 2020 11th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS), IEEE, 2020.

38. S. Ge, L. Feng, H. Liu. The planning of electric vehicle charging station based on grid partition method, in: 2011 International Conference on Electrical and Control Engineering, IEEE, 2011, pp. 2726-2730.