基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的電動(dòng)汽車最優(yōu)充放電策略研究

隨著我國(guó)人們經(jīng)濟(jì)收入的持續(xù)增加，對(duì)汽車的擁有量也在呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，在這樣的情況下對(duì)環(huán)境造成的污染也越來(lái)越嚴(yán)重，因此，我國(guó)開(kāi)始大力推廣新能源電動(dòng)汽車，這樣可以減少污染物的排放，從而起到保護(hù)環(huán)境的作用。隨著大量的電動(dòng)汽車接入到電網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的充電，這在某種程度上面便給電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成一定的威脅。因此，本論文首先對(duì)電動(dòng)汽車的最優(yōu)充放電策略進(jìn)行了相應(yīng)的建模，接下來(lái)，再對(duì)基于遺傳變異及模擬退火思想的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了相應(yīng)的概述，最后，進(jìn)行了電動(dòng)汽車充放電策略的仿真試驗(yàn)。

【關(guān)鍵詞】充放電策略 遺傳變異 電動(dòng)汽車 最優(yōu) 仿真

1 對(duì)電動(dòng)汽車的最優(yōu)充放電策略進(jìn)行建模

1.1 對(duì)電動(dòng)汽車建模進(jìn)行概述

由于不同的用戶具有不同的偏好、并且用戶出行時(shí)間也存在差異等，這就導(dǎo)致電動(dòng)汽車接入到電網(wǎng)是具有很大的隨機(jī)性的。為了對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行最優(yōu)化的控制，需要采取措施實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)與用戶達(dá)到雙贏的目的。假設(shè)上下班時(shí)間段，電動(dòng)汽車離開(kāi)電網(wǎng)（即沒(méi)有進(jìn)行充電）的時(shí)間是服從正態(tài)分布的，而對(duì)于非上下班時(shí)間離開(kāi)電網(wǎng)時(shí)間的概率假設(shè)其是服從均勻分布的，對(duì)于時(shí)刻β，我們假設(shè)電動(dòng)汽車離開(kāi)電網(wǎng)的概率是為Pleave，β，在這樣的情況下，我們可以認(rèn)為在時(shí)刻β接入電網(wǎng)的電動(dòng)汽車的相應(yīng)的比例是為：Pβ ≈ 1-Pleave，β。

由于不同的電動(dòng)汽車出現(xiàn)目的不一樣，很顯然，其行駛的里程及對(duì)電量的消耗也是存在差異的。根據(jù)相關(guān)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，可以很明確的知道電動(dòng)汽車每一天消耗電量的曲線圖。

為了更好的對(duì)電池的荷電狀態(tài)（簡(jiǎn)稱SOC）進(jìn)行跟蹤，需要設(shè)定一個(gè)變量來(lái)對(duì)電池的相關(guān)剩余電量進(jìn)行描述，假設(shè)變量為Eαstore，β。在我國(guó)，由于電動(dòng)汽車數(shù)量眾多，那么，就不能夠直接對(duì)每一輛電動(dòng)汽車的充放電情況進(jìn)行控制，鑒于該種情況，本論文主要是針對(duì)同一個(gè)節(jié)點(diǎn)的N輛電動(dòng)汽車視為一個(gè)功率能夠進(jìn)行雙向流動(dòng)的儲(chǔ)能單元，因此，針對(duì)Eαstore，β的計(jì)算方程式如下所示：

Eαstore，β1 Eαstore，β Pβ·Nα，EV·PαEV，β·Δt-（1-Pβ）·Eβv2r （1）

對(duì)于Eαstore，β是表示在節(jié)點(diǎn)α電動(dòng)汽車在時(shí)刻β的剩余電量等。對(duì)于Eαstore，β1是表示在節(jié)點(diǎn)α電動(dòng)汽車在時(shí)刻β+1的剩余電量等。

1.2 對(duì)最優(yōu)充放電策略建模進(jìn)行概述

針對(duì)電網(wǎng)的總負(fù)荷來(lái)講，通常情況下它是分為用戶的基本負(fù)荷以及電動(dòng)汽車的充放電負(fù)荷的。本論文研究是假設(shè)用戶的基本負(fù)荷為已知的。

1.2.1 目標(biāo)函數(shù)

3 電動(dòng)汽車充放電策略仿真結(jié)果分析

3.1 無(wú)序充電仿真

針對(duì)常規(guī)充電來(lái)講，充電時(shí)間一般是需要5-8h，因此，假設(shè)電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的時(shí)間區(qū)間[5，8]是服從均勻分布的，在這樣的情況下，對(duì)電動(dòng)汽車的充電過(guò)程進(jìn)行蒙特卡仿真，這樣便可以得到如下圖1所示的電動(dòng)汽車充電方面的負(fù)荷曲線圖。

3.2 基于最優(yōu)潮流充放電策略仿真

圖2為OLTC的變化仿真圖。

4 結(jié)束語(yǔ)

本論文對(duì)電動(dòng)汽車的最優(yōu)充放電策略進(jìn)行了相關(guān)的建模，接下來(lái)，對(duì)基于遺傳變異及模擬退火思想的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了簡(jiǎn)要的概述，最后，對(duì)電動(dòng)汽車充放電策略仿真結(jié)果分析。

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作者簡(jiǎn)介

曹一曉（1989-），男，河南省南陽(yáng)市人。碩士研究生學(xué)歷。研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)運(yùn)行與控制。

作者單位

華北水利水電大學(xué)電力學(xué)院 河南省鄭州市 450045