隨著全球?qū)η鍧嵞茉春铜h(huán)境保護(hù)的重視，電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。然而，大規(guī)模電動(dòng)汽車的無(wú)序充電行為給電網(wǎng)帶來(lái)了不小的挑戰(zhàn)，包括負(fù)荷峰谷差加劇、配電設(shè)備過(guò)載等問(wèn)題，威脅著電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，科研人員提出了一種創(chuàng)新的電動(dòng)汽車有序充電策略，該策略基于改進(jìn)蛙跳算法，旨在實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)、用戶和電池的多方利益平衡。
傳統(tǒng)蛙跳算法是一種群體智能優(yōu)化算法，通過(guò)模擬青蛙群體的覓食行為來(lái)尋找最優(yōu)解。然而，該算法存在收斂速度慢等缺陷，限制了其在復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。為了提高算法性能，研究人員引入了動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整和自適應(yīng)分組機(jī)制。動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整通過(guò)非線性遞減權(quán)重因子，平衡了算法的全局搜索和局部開發(fā)能力；而自適應(yīng)分組機(jī)制則根據(jù)種群適應(yīng)度方差動(dòng)態(tài)調(diào)整子群數(shù)量，有效避免了算法過(guò)早收斂的問(wèn)題。
在有序充電策略方面，研究人員建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，綜合考慮了電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)、用戶充電成本和電池?fù)p耗三方面的需求。模型通過(guò)合理設(shè)置權(quán)重系數(shù)，在不同目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡，以滿足多樣化的應(yīng)用需求。為了求解這一多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，他們采用了改進(jìn)后的蛙跳算法，將有序充電問(wèn)題轉(zhuǎn)化為算法可處理的形式。算法的優(yōu)化過(guò)程充分考慮了電動(dòng)汽車充電行為的時(shí)空特性，為制定合理的充電計(jì)劃提供了科學(xué)依據(jù)。
為了驗(yàn)證所提策略的有效性，研究人員設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)定在一個(gè)小區(qū)配電網(wǎng)中，考慮了100輛電動(dòng)汽車的充電需求。通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法、粒子群算法和傳統(tǒng)分時(shí)電價(jià)策略進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，基于改進(jìn)蛙跳算法的有序充電策略在負(fù)荷優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)性和算法收斂速度等方面均表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。該策略不僅顯著降低了電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，提高了負(fù)荷均衡度，還使用戶充電成本明顯降低，同時(shí)算法收斂速度大幅提升。
研究還展示了安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)在有序充電策略實(shí)施中的應(yīng)用。該平臺(tái)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的充電樁進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理、交易結(jié)算等操作。系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問(wèn)充電樁收費(fèi)平臺(tái)，而終端充電用戶則可通過(guò)刷卡或掃碼方式啟動(dòng)充電。平臺(tái)功能涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析等多個(gè)方面，為運(yùn)維人員和充電用戶提供了便捷的管理和操作體驗(yàn)。
這一研究成果為電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)提供了可行的解決方案。通過(guò)優(yōu)化算法性能和建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，研究人員成功實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)、用戶和電池的多方利益平衡。隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，這一有序充電策略有望在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮重要作用，推動(dòng)電動(dòng)汽車與電網(wǎng)的協(xié)同發(fā)展，為構(gòu)建清潔、高效、安全的能源體系貢獻(xiàn)力量