一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法

    公开(公告)号:CN110733370B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN201911144531.7

    申请日:2019-11-20

    IPC分类号: B60L53/60 B60L53/63 B60L53/64

    摘要: 本发明提供了一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法,上层采用遗传算法对各充电站调度计划Pj,t编码形成初始种群,适应度函数为F,然后通过算法迭代最终得到Pj,t最优解;然后将最优解传递给下层的各充电站;下层考虑电动汽车充电路径选择机制,采用蚁群算法求解;首先输入电动汽车参数、位置信息和充电站信息等,计算下层模型最小调度偏差函数f1,并基于最小偏差及约束,采用蚁群算法计算目标函数f,形成电动汽车最佳充电方案,并返回上层继续优化,求解终止条件为上下层调度偏差满足收敛判据。本发明上层模型优化目标为实现负荷削峰填谷,下层模型用以减少电动汽车充电出行时间和充电费用。

    一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法

    公开(公告)号:CN110733370A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201911144531.7

    申请日:2019-11-20

    IPC分类号: B60L53/60 B60L53/63 B60L53/64

    摘要: 本发明提供了一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法,上层采用遗传算法对各充电站调度计划Pj,t编码形成初始种群,适应度函数为F,然后通过算法迭代最终得到Pj,t最优解;然后将最优解传递给下层的各充电站;下层考虑电动汽车充电路径选择机制,采用蚁群算法求解;首先输入电动汽车参数、位置信息和充电站信息等,计算下层模型最小调度偏差函数f1,并基于最小偏差及约束,采用蚁群算法计算目标函数f,形成电动汽车最佳充电方案,并返回上层继续优化,求解终止条件为上下层调度偏差满足收敛判据。本发明上层模型优化目标为实现负荷削峰填谷,下层模型用以减少电动汽车充电出行时间和充电费用。