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基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度
被引量：
31
1
作者
周天沛
孙伟
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期115-123,共9页
由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小...
由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小作为优化目标,建立了电动汽车充电路径多目标优化调度模型。在对该模型进行求解的过程中,提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法进行求解。仿真结果表明,采用该算法后,电动汽车车主可以根据区域内充电站的利用率情况有目的选择充电站,实现均衡化充电站利用率的目的。
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关键词
电动汽车
充电路径
多目标优化
充电设备利用率
细菌趋化PSO算法
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职称材料
题名
基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度
被引量：
31
1
作者
周天沛
孙伟
机构
徐州工业职业技术学院机电学院
中国矿业大学信控学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期115-123,共9页
基金
江苏省产学研合作计划项目资助(BY2016026-01)
江苏省高校自然科学研究面上项目资助(16KJB480006)~~
文摘
由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小作为优化目标,建立了电动汽车充电路径多目标优化调度模型。在对该模型进行求解的过程中,提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法进行求解。仿真结果表明,采用该算法后,电动汽车车主可以根据区域内充电站的利用率情况有目的选择充电站,实现均衡化充电站利用率的目的。
关键词
电动汽车
充电路径
多目标优化
充电设备利用率
细菌趋化PSO算法
Keywords
electric
vehicle
(EV)
charging
route
multi-objective
optimization
utilization
efficiency
of
charging
device
particle
swarm
optimization
based
on
bacterial
chemotaxis
(
psobc
)
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度
周天沛
孙伟
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019
31
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