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申请/专利权人：广东粤电花都天然气热电有限公司
摘要：本发明公开了一种基于精英遗传算法的电动汽车有序充电方法，首先建立了电动汽车有序充电的系统架构，然后对电动汽车的充电模型以及多优化目标进行建模，最后通过精英遗传算法进行求解，实现了对电动汽车的有序充电调度。本发明所提有序充电方案，可以有效减小净负荷峰谷差率、提高新能源消纳率、减小充电费用；所提精英遗传算法相较于传统的遗传算法具有更优的优化表现以及收敛性表现。
主权项：1.基于精英遗传算法的电动汽车有序充电方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于电动汽车的充电需求和基本出行信息建立电动汽车有序充电数学模型，考虑配网层和充电站层，构建电动汽车有序充电的系统架构；其中，基本出行信息包括：目标充电站、接入充电桩时刻、离开充电桩时刻、接入充电桩时电动汽车的荷电状态、离开充电桩时电动汽车的期待荷电状态、额定放电功率、额定充电功率、电动汽车荷电状态下限、电动汽车荷电状态上限和电动汽车电池额定容量；在配网层中，配置有配网控制器，配网控制器根据充电站的充电需求结合电价信息和优化目标制定充电计划，再由充电站层的充电站控制器将指令下发至各电动汽车；在充电站层中，配置有充电站控制器，充电站控制器获取电动汽车的充电需求和基本出行信息，计算汇总后上传至配网控制器；S2：根据电动汽车有序充电的系统架构中各电动汽车接入充电桩时刻和离开充电桩时刻，将电动汽车充电模式分为住宅充电和工作充电，对应地将电动汽车充电区域划分为住宅区和工作区，由此构建电动汽车分功能区充电响应潜力分析框架，并建立不同功能区的电动汽车充电特性模型；S3：在电动汽车有序充电数学模型和不同功能区的电动汽车特性模型基础上，考虑三个目标：负荷峰谷差最小、新能源消纳率最高和充电费用最小，将这三个目标进行加权处理，得到电动汽车有序充电的的目标函数，由此建立电动汽车有序充电的多目标优化模型；S4：采用精英遗传算法，求解电动汽车有序充电的多目标优化模型，得到各电动汽车的有序充电计划，最后由电动汽车有序充电的系统架构中的充电站控制器下发各电动汽车的有序充电计划指令至各电动汽车。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东粤电花都天然气热电有限公司 基于精英遗传算法的电动汽车有序充电方法
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