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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明涉及电力系统管理技术领域，具体涉及一种基于贪婪修复遗传算法的大规模电动汽车集群有序充电优化方法，包括以下步骤：S1，建立任务模型：建立大型充电站电动汽车集群有序充电的任务模型；S2，构建约束条件：构建有序充电优化问题的约束条件；S3，构建受约束优化问题：设计充电费用最小的目标函数，对非线性约束条件进行线性数学变换，构建01整数线性规划问题；S4，受约束优化问题求解：对充电站的决策模型进行遗传编码，针对性设计带贪婪修复算子的遗传算法，求解构建的受约束优化问题。本发明，既解决了用户的充电成本问题，又解决了充电约束问题，提高整个充电站的性能。

主权项：1.一种基于贪婪修复遗传算法的大规模电动汽车集群有序充电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立任务模型：根据电动汽车充电的任务特征，建立大型充电站电动汽车集群有序充电的任务模型，具体包括：S11，设定离散时间系统：采用离散时间系统设定，定义采样周期长度为，包括5分钟、10分钟、15分钟、半小时以及一小时，每个时段用正整数索引，在离散时间系统的设定下，在每个长度为的时间段内，基础负荷、电动汽车和充电桩的连接状态、电动汽车充电功率和电价均视为恒定值；S12，确定调度区间：电动汽车有序充电的调度区间由当前时间步开始，持续到第个时间步结束；S13，定义充电任务：当一辆电动汽车进入车库并连接到充电桩后，为电动汽车定义充电任务，表示为： ；其中，是电动汽车到达车库后连接充电桩以及充电准备就绪的时间步，是电动汽车预计提车时间，是电动汽车在到达车库时的电池初始SOC，是电动汽车在提车时期望SOC，是电动汽车的电池容量，是电动汽车的充电功率，是电动汽车电池的充电效率，是电动汽车连接的充电桩的编号，是电动汽车充电负荷所在的相位；S14，定义决策变量：当辆车进入车库并连接到充电桩后，为辆车定义决策变量矩阵，表示为： ；其中，为矩阵的行数，为矩阵的列数，表示充电桩在时间步时通断状态；S15，定义有序充电时域：定义为从当前时间步开始的有序充电有限时域所包含的时间步集合，表示为： ；S2，构建约束条件：根据保障配电网平稳运行及满足电动汽车充电需求的原则，构建有序充电优化问题的约束条件；S3，构建受约束优化问题：设计充电费用最小的目标函数，对非线性约束条件进行线性数学变换，构建01整数线性规划问题；S4，受约束优化问题求解：对充电站的决策模型进行遗传编码，针对性设计带贪婪修复算子的遗传算法，求解构建的受约束优化问题。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种基于贪婪修复遗传算法的大规模电动汽车集群有序充电优化方法