通过使用改进的Newman快速算法划分配电网络来优化电动车充电站和分布式发电的布局

为更清洁的城市充电

随着越来越多的司机从汽油车转向电动汽车，我们的电网必须跟上。快速且便捷的充电至关重要，但如果大量车辆同时插入，本地的杆线和变压器网络可能会超出其承载能力。本文探讨如何更智能地布置电动车充电站和小型本地发电装置，使社区能够接纳更多电动车，同时保持供电稳定并降低费用。

把大电网拆成更小的社区

作者不是将城市配电网视为一团庞大的线缆，而是把它划分为更小的、在电气上紧密耦合的“社区”，称为虚拟微电网。他们借用网络科学中的一种技术——改进的Newman快速算法，但将其适配到电力系统中，通过衡量网中任意两点在真实电气意义上的联系强度，而不仅仅是物理距离。这种称为电气耦合强度的度量，综合了两点间功率流通的便利性和各条线路的安全容量。结果是一组簇，其中每个簇内部的线路相互连接紧密，作为一个连贯的本地区域运行。

在最有帮助的地方添加充电器和小型发电机

在将电网划分为这些虚拟社区之后，下一步是决定在哪里放置每个电动车充电站和每台分布式发电机，比如小型同步发电机或基于风能的装置。作者给每个虚拟微电网配置恰好一个充电站和一个小型电源。他们随后在每个社区内部搜索最佳的母线或节点，重点关注系统中最薄弱的环节——电压最低、稳定性最差的位置。通过加强这些点，可以减少能量浪费并使电压保持在安全范围内，即便电动汽车充电需求增长亦是如此。

借鉴自然策略以寻找最佳布局

寻找充电点和发电机位置与规模的理想组合是一个包含许多变量的大难题。为此，作者比较了三种先进的搜索方法，即元启发式算法。其中两种是新的、受自然启发的方法：海星优化算法，基于海星觅食与再生肢体的行为；以及美洲狮（Puma）优化算法，基于美洲狮在其领域中探索和捕猎的策略。第三种为粒子群优化，这是一种更成熟的技术，模拟鸟群或鱼群的集体行为。三种方法的目标都是在改善电压稳定性指标的同时最小化线路损耗，并且还需满足线路发热、发电机容量上限等运行约束。

对小型与大型网络均有显著改善

研究者在两个标准基准网络上测试了他们的框架：一个规模适中的33节点系统和一个更大的118节点系统。在较小的案例中，他们的方法将有功损耗减少了约82%，将最低电压从令人担忧的水平提升到接近目标值，同时显著改善了稳定性指标。在较大的网络中，损耗下降约68–69%，电压质量和稳定性也取得类似提升。在三种搜索方法中，基于美洲狮的算法在收敛到高质量解方面速度最快，尤其是在更大规模的电网中，这表明它适合于计算资源和时间有限的大规模规划任务。

展望实时和高可再生能源渗透的电网

除了静态规划外，研究还勾画了如何将该策略扩展到更现实的、随时间变化的条件。作者为不同用户类型构建了日负荷曲线并模拟了无协调的电动车充电，这会提高负荷峰值并加剧电网压力。随后他们在虚拟微电网内加入了风力驱动的发电机，展示了这些本地可再生能源能够削减需求和损耗的峰值，并进一步支持电压。尽管目前工作侧重于技术性能而非成本或排放，但它指向了一个未来：城市电网被划分为智能社区，在经过精心选择的位置部署充电器和本地清洁发电。

对普通司机意味着什么

对于非专业读者，主要信息是：充电站和小型发电厂的选址与数量同样重要。通过先将电网划分为自然的电气社区，然后使用受自然启发的智能搜索方法来强化最薄弱的点，公用事业公司可以大幅减少浪费，使电压保持稳定，并为更多电动车腾出空间。实际效果包括更少的停电与电压下降、充电更可靠，以及在可再生能源与电动车成为日常生活核心时更顺畅地实现清洁交通转型。

引用: Mohamed, M.A.E., Gawish, A.N.A. & Metwally, M.E. Optimal electric vehicle charging stations and distributed generation placement by partitioning the distribution network using the modified newman fast algorithm. Sci Rep 16, 6341 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35433-5

关键词: 电动车充电, 配电网络, 分布式发电, 电网优化, 虚拟微电网