电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
2013年
3期
269-276
,共8页
田文奇%和敬涵%姜久春%牛利勇%王小君
田文奇%和敬涵%薑久春%牛利勇%王小君
전문기%화경함%강구춘%우리용%왕소군
电动汽车%充电负荷%空间分配优化%粒子群优化算法%遗传算法
電動汽車%充電負荷%空間分配優化%粒子群優化算法%遺傳算法
전동기차%충전부하%공간분배우화%입자군우화산법%유전산법
大量需要充电的电动汽车作为可以移动的电力负荷,在空间上的无序充电行为可能会导致电网出现局部过负荷、线路拥塞等问题.为降低无序充电行为对电网的影响,完成电动汽车充电负荷在空间上的分配引导,研究了以充电负荷均匀分配和充电时间、路程最少为目标的多目标优化.分别采用粒子群算法和遗传算法求解,粒子群算法通过解空间的转换处理约束条件,遗传算法通过编码处理约束条件,后者有效地降低了问题的维数,提高了计算速度.在仿真算例中对比了两种算法的求解性能,算例结果表明,两种算法均能够解决区域内的电动汽车充电负荷空间分配优化问题,验证了算法的有效性和可行性,但遗传算法在车辆较多时的性能明显优于粒子群算法,具有较高的实用性.
大量需要充電的電動汽車作為可以移動的電力負荷,在空間上的無序充電行為可能會導緻電網齣現跼部過負荷、線路擁塞等問題.為降低無序充電行為對電網的影響,完成電動汽車充電負荷在空間上的分配引導,研究瞭以充電負荷均勻分配和充電時間、路程最少為目標的多目標優化.分彆採用粒子群算法和遺傳算法求解,粒子群算法通過解空間的轉換處理約束條件,遺傳算法通過編碼處理約束條件,後者有效地降低瞭問題的維數,提高瞭計算速度.在倣真算例中對比瞭兩種算法的求解性能,算例結果錶明,兩種算法均能夠解決區域內的電動汽車充電負荷空間分配優化問題,驗證瞭算法的有效性和可行性,但遺傳算法在車輛較多時的性能明顯優于粒子群算法,具有較高的實用性.
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