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基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化
基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化
作者:
和敬涵
姜久春
牛利勇
王小君
田文奇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电动汽车
换电池站
充电调度
多目标优化
自适应变异的粒子群优化算法
摘要:
大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成“峰上加峰”等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度.电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度.根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解以减小标准粒子群容易早熟对优化结果的影响,得到次日优化充电计划.基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了单目标优化和多目标优化的调度策略对负荷曲线的影响.结果表明,换电站充电调度策略采用多目标优化时能够克服单目标优化填充“最低谷”效果差的问题,有效地降低电网峰谷差,达到平稳负荷波动的效果.
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车间作业调度
改进的自适应多目标粒子群算法
多目标优化
粒子群优化
帕累托最优
约束控制
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自适应控制
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内容分析
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相关学者/机构
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内容分析
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文献信息
篇名
基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化
来源期刊
电网技术
学科
工学
关键词
电动汽车
换电池站
充电调度
多目标优化
自适应变异的粒子群优化算法
年,卷(期)
2012,(11)
所属期刊栏目
低碳电力技术
研究方向
页码范围
25-29
页数
分类号
TM712
字数
3604字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
姜久春
北京交通大学电气工程学院
157
3696
34.0
55.0
2
和敬涵
北京交通大学电气工程学院
103
1757
23.0
39.0
3
牛利勇
北京交通大学电气工程学院
31
727
13.0
26.0
4
王小君
北京交通大学电气工程学院
34
664
13.0
25.0
5
田文奇
北京交通大学电气工程学院
5
388
5.0
5.0
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(128)
同被引文献
(312)
二级引证文献
(949)
1971(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
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1994(2)
参考文献(0)
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1996(1)
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2000(1)
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参考文献(1)
二级参考文献(3)
2006(2)
参考文献(0)
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2007(5)
参考文献(0)
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2008(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2009(18)
参考文献(0)
二级参考文献(18)
2010(38)
参考文献(3)
二级参考文献(35)
2011(21)
参考文献(10)
二级参考文献(11)
2012(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2012(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2013(10)
引证文献(8)
二级引证文献(2)
2014(36)
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二级引证文献(21)
2015(99)
引证文献(22)
二级引证文献(77)
2016(204)
引证文献(27)
二级引证文献(177)
2017(200)
引证文献(18)
二级引证文献(182)
2018(244)
引证文献(19)
二级引证文献(225)
2019(214)
引证文献(14)
二级引证文献(200)
2020(70)
引证文献(5)
二级引证文献(65)
研究主题发展历程
节点文献
电动汽车
换电池站
充电调度
多目标优化
自适应变异的粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
主办单位:
国家电网公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3673
CN:
11-2410/TM
开本:
大16开
出版地:
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
邮发代号:
82-604
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
346228
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