电网技术

2012, v.36;No.348(11) 25-29

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基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化
Multi-Objective Optimization of Charging Dispatching for Electric Vehicle Battery Swapping Station Based on Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization

田文奇;和敬涵;姜久春;牛利勇;王小君;

摘要(Abstract):

大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解以减小标准粒子群容易早熟对优化结果的影响,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了单目标优化和多目标优化的调度策略对负荷曲线的影响。结果表明,换电站充电调度策略采用多目标优化时能够克服单目标优化填充"最低谷"效果差的问题,有效地降低电网峰谷差,达到平稳负荷波动的效果。

关键词(KeyWords): 电动汽车;换电池站;充电调度;多目标优化;自适应变异的粒子群优化算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家863高技术基金项目(2012AA050211);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2011JBM111)~~

作者(Author): 田文奇;和敬涵;姜久春;牛利勇;王小君;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2012.11.001

参考文献(References):

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