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基于混合整数线性规划的电动汽车充电站系统优化计算机实验设计与分析
Expert Systems with Applications ( IF 7.5 ) Pub Date : 2024-01-01 , DOI: 10.1016/j.eswa.2023.123064 Ukesh Chawal , Jay Rosenberger , Victoria C.P. Chen , Wei J. Lee , Mewan Wijemanne , Raghavendra K. Punugu , Asama Kulvanitchaiyanunt
Expert Systems with Applications ( IF 7.5 ) Pub Date : 2024-01-01 , DOI: 10.1016/j.eswa.2023.123064 Ukesh Chawal , Jay Rosenberger , Victoria C.P. Chen , Wei J. Lee , Mewan Wijemanne , Raghavendra K. Punugu , Asama Kulvanitchaiyanunt
本文制定了混合整数线性规划(MILP)模型来优化电动汽车(EV)充电站系统。我们的方法引入了一个两阶段框架,将第一阶段系统设计问题与电动汽车充电站的第二阶段控制问题相结合,并开发了一种基于计算机实验设计和分析(DACE)的系统设计优化解决方法。我们的 DACE 方法生成一个元模型,使用多元自适应回归样条 (MARS) 来预测控制问题的收入,并拟合分级拉丁超立方体 (LH) 实验设计。将基于 DACE 的方法与在 MILP 上使用商业求解器进行比较,它产生接近最优的解决方案,提供可解释的利润函数,并显着减少实际应用的计算时间。
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更新日期:2024-01-01
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