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蛙跳算法驅(qū)動(dòng),重塑電動(dòng)汽車有序充電革新路徑

更新時(shí)間:2025-04-08      瀏覽次數(shù):123

近年來,國內(nèi)外學(xué)者在電動(dòng)汽車有序充電領(lǐng)域開展了廣泛研究。主要方法包括基于電價(jià)引導(dǎo)的策略、分層優(yōu)化方法和智能算法等。其中,智能算法因其強(qiáng)大的全局搜索能力和魯棒性而備受關(guān)注。蛙跳算法作為一種新興的群體智能算法,在解決復(fù)雜優(yōu)化問題方面展現(xiàn)出優(yōu)勢,但仍存在收斂速度慢等不足。

本文旨在提出一種基于改進(jìn)蛙跳算法的電動(dòng)汽車有序充電策略,通過優(yōu)化算法性能和建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)、用戶和電池的多方利益平衡,為電動(dòng)汽車有序充電提供新的解決方案。

一、改進(jìn)蛙跳算法設(shè)計(jì)

蛙跳算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法,模擬青蛙群體在覓食過程中的信息交流和協(xié)作行為。傳統(tǒng)蛙跳算法通過將種群劃分為多個(gè)子群,在子群內(nèi)進(jìn)行局部搜索和全局信息交換來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。然而,傳統(tǒng)算法存在收斂速度慢等問題。

為提高算法性能,本文提出兩種改進(jìn)策略:動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整和自適應(yīng)分組機(jī)制。動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整通過引入非線性遞減權(quán)重因子,平衡算法的全局搜索和局部開發(fā)能力。自適應(yīng)分組機(jī)制則根據(jù)種群適應(yīng)度方差動(dòng)態(tài)調(diào)整子群數(shù)量,避免算法過早收斂。

改進(jìn)后的蛙跳算法在保持原有優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,顯著提高了收斂速度和全局搜索能力。通過標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了改進(jìn)算法的,為后續(xù)有序充電策略的優(yōu)化奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

 

二、有序充電策略模型構(gòu)建

為實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車有序充電,本文建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型。模型以超小化電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)、用戶充電成本和電池?fù)p耗為目標(biāo),綜合考慮了電網(wǎng)、用戶和電池三方面的需求。目標(biāo)函數(shù)包括負(fù)荷波動(dòng)超小化、充電成本超小化兩個(gè)方面。

模型考慮了多種約束條件,包括充電需求約束、充電功率限制和電網(wǎng)容量約束等。這些約束條件確保了優(yōu)化結(jié)果的可行性和實(shí)用性。通過合理設(shè)置權(quán)重系數(shù),可以在不同目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡,滿足多樣化的應(yīng)用需求。

為求解該多目標(biāo)優(yōu)化問題,本文采用改進(jìn)蛙跳算法進(jìn)行求解。通過設(shè)計(jì)合適的編碼方式和適應(yīng)度函數(shù),將有序充電問題轉(zhuǎn)化為算法可處理的形式。算法的優(yōu)化過程充分考慮了電動(dòng)汽車充電行為的時(shí)空特性,為制定合理的充電計(jì)劃提供了科學(xué)依據(jù)。

三、仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為驗(yàn)證所提策略的有效性,本文設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)場景為某小區(qū)配電網(wǎng),考慮100輛電動(dòng)汽車的充電需求。設(shè)置不同算法對(duì)比組,包括標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法、粒子群算法和傳統(tǒng)分時(shí)電價(jià)策略。評(píng)價(jià)指標(biāo)涵蓋負(fù)荷峰谷差、用戶成本和算法收斂速度等方面。

仿真結(jié)果表明,基于改進(jìn)蛙跳算法的有序充電策略在各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于對(duì)比算法。在負(fù)荷優(yōu)化方面,該策略顯著降低了電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差,提高了負(fù)荷均衡度。在經(jīng)濟(jì)性方面,用戶充電成本明顯降低,同時(shí)算法收斂速度大幅提升。此外,策略還表現(xiàn)出良好的擴(kuò)展性,在不同規(guī)模的電動(dòng)汽車群體中均能保持優(yōu)異性能。

通過與傳統(tǒng)分時(shí)電價(jià)策略的對(duì)比,進(jìn)一步驗(yàn)證了所提策略的。改進(jìn)蛙跳算法不僅能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的充電需求,還能在保證用戶利益的同時(shí),有效緩解電網(wǎng)壓力,為電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)提供了可行的解決方案。

 

四、安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)助力有序充電開展

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細(xì)查詢等。同時(shí)對(duì)充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓,欠壓,絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警;充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng),用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

4.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

蛙跳算法驅(qū)動(dòng),重塑電動(dòng)汽車有序充電革新路徑

系統(tǒng)分為四層:

1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2)數(shù)據(jù)采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層:通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4)數(shù)據(jù)層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。

小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP,充電用戶提供充電小程序。

 

 

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