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蛙跳算法驅(qū)動,重塑電動汽車有序充電革新路徑

jf_77221683 ? 來源:jf_77221683 ? 作者:jf_77221683 ? 2025-04-08 14:04 ? 次閱讀

隨著全球能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)境保護意識的增強,電動汽車作為清潔能源交通工具得到了快速發(fā)展。然而,大規(guī)模電動汽車的無序充電行為可能導(dǎo)致電網(wǎng)負荷峰谷差加劇、配電設(shè)備過載等問題,給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來挑戰(zhàn)。因此,研究電動汽車有序充電策略具有重要的現(xiàn)實意義。

近年來,國內(nèi)外學者在電動汽車有序充電領(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)出獨特優(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蛙跳算法的電動汽車有序充電策略,通過優(yōu)化算法性能和建立多目標優(yōu)化模型,實現(xiàn)電網(wǎng)、用戶和電池的多方利益平衡,為電動汽車有序充電提供新的解決方案。

一、改進蛙跳算法設(shè)計

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子群,在子群內(nèi)進行局部搜索和全局信息交換來實現(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,本文提出兩種改進策略:動態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整和自適應(yīng)分組機制。動態(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)分組機制則根據(jù)種群適應(yīng)度方差動態(tài)調(diào)整子群數(shù)量,避免算法過早收斂。

改進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。通過標準測試函數(shù)的對比實驗,驗證了改進算法的優(yōu)越性,為后續(xù)有序充電策略的優(yōu)化奠定了堅實基礎(chǔ)。

二、有序充電策略模型構(gòu)建

為實現(xiàn)電動汽車有序充電,本文建立了多目標優(yōu)化模型。模型以超小化電網(wǎng)負荷波動、用戶充電成本和電池損耗為目標,綜合考慮了電網(wǎng)、用戶和電池三方面的需求。目標函數(shù)包括負荷波動超小化、充電成本超小化兩個方面。

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)果的可行性和實用性。通過合理設(shè)置權(quán)重系數(shù),可以在不同目標之間進行權(quán)衡,滿足多樣化的應(yīng)用需求。

為求解該多目標優(yōu)化問題,本文采用改進蛙跳算法進行求解。通過設(shè)計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汽車充電行為的時空特性,為制定合理的充電計劃提供了科學依據(jù)。

三、仿真實驗與結(jié)果分析

為驗證所提策略的有效性,本文設(shè)計了仿真實驗。實驗場景為某小區(qū)配電網(wǎng),考慮100輛電動汽車的充電需求。設(shè)置不同算法對比組,包括標準蛙跳算法、粒子群算法和傳統(tǒng)分時電價策略。評價指標涵蓋負荷峰谷差、用戶成本和算法收斂速度等方面。

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

通過與傳統(tǒng)分時電價策略的對比,進一步驗證了所提策略的優(yōu)越性。改進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,有效緩解電網(wǎng)壓力,為電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)提供了可行的解決方案。

四、安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展

1、概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài),進行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓,欠壓,絕緣低各類故障進行預(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。

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)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

3、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

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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)議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進行電能計量和保護。

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)器部署實時數(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平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時為運維人員提供運維APP,充電用戶提供充電小程序。

4、安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

1)智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況,對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示,同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設(shè)備使用率,合理分配資源。

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2)實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運行狀況,主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流,充電樁告警信息等。

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3)交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶,對其進行賬戶進行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。

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4)故障管理

設(shè)備自動上報故障信息,平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發(fā)處理,同時運維人員可通過運維APP收取故障推送,運維人員在運維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

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5)統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺,從充電站點、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度,查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

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6)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運營商戶,運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設(shè)施,維護充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動,同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

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7)運維APP

面向運維人員使用,可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電充值情況,進行遠程參數(shù)設(shè)置,同時可接收故障推送

8)充電小程序

面向充電用戶使用,可查看附近空閑設(shè)備,主要包含掃碼充電、賬戶充值,充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

5、系統(tǒng)硬件配置

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五、結(jié)論

本文提出了一種基于改進蛙跳算法的電動汽車有序充電策略,通過算法改進、模型構(gòu)建和仿真驗證,得出以下結(jié)論:

1、改進蛙跳算法通過引入動態(tài)慣性權(quán)重和自適應(yīng)分組機制,顯著提高了算法的全局搜索能力和收斂速度,為有序充電優(yōu)化提供了有力工具。

2、所建立的多目標優(yōu)化模型綜合考慮了電網(wǎng)、用戶和電池三方面的需求,通過合理設(shè)置權(quán)重系數(shù),實現(xiàn)了多方利益的平衡。

3、仿真結(jié)果表明,所提策略能有效降低電網(wǎng)負荷峰谷差,減少用戶充電成本,并延長電池使用壽命,在不同規(guī)模的電動汽車群體中均表現(xiàn)出良好的性能。

4、未來研究方向包括:進一步優(yōu)化算法性能,提高大規(guī)模問題求解效率;考慮動態(tài)電價和可再生能源波動等現(xiàn)實因素,提高策略的實用性;探索車網(wǎng)互動(V2G)技術(shù)的應(yīng)用,實現(xiàn)電動汽車與電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化。

方案配置支持請聯(lián)系安科瑞電氣周女士

審核編輯 黃宇

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