电网技术

2015, v.39;No.374(01) 63-68

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基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导
An Adaptive Particle Mutation Swarm Optimization Based Electric Taxi Charging Guidance

牛利勇;张帝;王晓峰;姜久春;张维戈;黄梅;

摘要(Abstract):

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。

关键词(KeyWords): 电动出租车;充电引导;设备利用率;自适应变异粒子群算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0570)~~

作者(Author): 牛利勇;张帝;王晓峰;姜久春;张维戈;黄梅;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.01.010

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