摘要:本文針對電動汽車無序充電對電網(wǎng)造成的影響，提出了一種基于改進蛙跳算法的有序充電策略。該策略通過引入動態(tài)慣性權重和自適應分組機制，優(yōu)化了傳統(tǒng)蛙跳算法的性能。建立了以超小化電網(wǎng)負荷波動、用戶充電成本和電池損耗為目標的有序充電模型，并采用改進蛙跳算法進行求解。仿真結果表明，所提策略能有效降低電網(wǎng)負荷峰谷差，減少用戶充電成本，并延長電池使用壽命，為電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)提供了可行的解決方案。
 

　　關鍵詞:電動汽車；有序充電；蛙跳算法；負荷優(yōu)化；智能算法
 

　　引言
 

　　隨著全球能源結構調整和環(huán)境保護意識的增強，電動汽車作為清潔能源交通工具得到了快速發(fā)展。然而，大規(guī)模電動汽車的無序充電行為可能導致電網(wǎng)負荷峰谷差加劇、配電設備過載等問題，給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來挑戰(zhàn)。因此，研究電動汽車有序充電策略具有重要的現(xiàn)實意義。
 

　　近年來，國內外學者在電動汽車有序充電領域開展了廣泛研究。主要方法包括基于電價引導的策略、分層優(yōu)化方法和智能算法等。其中，智能算法因其強大的全局搜索能力和魯棒性而備受關注。蛙跳算法作為一種新興的群體智能算法，在解決復雜優(yōu)化問題方面展現(xiàn)出優(yōu)勢，但仍存在收斂速度慢等不足。
 

　　本文旨在提出一種基于改進蛙跳算法的電動汽車有序充電策略，通過優(yōu)化算法性能和建立多目標優(yōu)化模型，實現(xiàn)電網(wǎng)、用戶和電池的多方利益平衡，為電動汽車有序充電提供新的解決方案。
 

　　一、改進蛙跳算法設計
 

　　蛙跳算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，模擬青蛙群體在覓食過程中的信息交流和協(xié)作行為。傳統(tǒng)蛙跳算法通過將種群劃分為多個子群，在子群內進行局部搜索和全局信息交換來實現(xiàn)優(yōu)化。然而，傳統(tǒng)算法存在收斂速度慢等問題。
 

　　為提高算法性能，本文提出兩種改進策略：動態(tài)慣性權重調整和自適應分組機制。動態(tài)慣性權重調整通過引入非線性遞減權重因子，平衡算法的全局搜索和局部開發(fā)能力。自適應分組機制則根據(jù)種群適應度方差動態(tài)調整子群數(shù)量，避免算法過早收斂。
 

　　改進后的蛙跳算法在保持原有優(yōu)勢的基礎上，顯著提高了收斂速度和全局搜索能力。通過標準測試函數(shù)的對比實驗，驗證了改進算法，為后續(xù)有序充電策略的優(yōu)化奠定了堅實基礎。
 

　　二、有序充電策略模型構建
 

　　為實現(xiàn)電動汽車有序充電，本文建立了多目標優(yōu)化模型。模型以超小化電網(wǎng)負荷波動、用戶充電成本和電池損耗為目標，綜合考慮了電網(wǎng)、用戶和電池三方面的需求。目標函數(shù)包括負荷波動超小化、充電成本超小化兩個方面。
 

　　模型考慮了多種約束條件，包括充電需求約束、充電功率限制和電網(wǎng)容量約束等。這些約束條件確保了優(yōu)化結果的可行性和實用性。通過合理設置權重系數(shù)，可以在不同目標之間進行權衡，滿足多樣化的應用需求。
 

　　為求解該多目標優(yōu)化問題，本文采用改進蛙跳算法進行求解。通過設計合適的編碼方式和適應度函數(shù)，將有序充電問題轉化為算法可處理的形式。算法的優(yōu)化過程充分考慮了電動汽車充電行為的時空特性，為制定合理的充電計劃提供了科學依據(jù)。
 

　　三、仿真實驗與結果分析
 

　　為驗證所提策略的有效性，本文設計了仿真實驗。實驗場景為某小區(qū)配電網(wǎng)，考慮100輛電動汽車的充電需求。設置不同算法對比組，包括標準蛙跳算法、粒子群算法和傳統(tǒng)分時電價策略。評價指標涵蓋負荷峰谷差、用戶成本和算法收斂速度等方面。
 

　　仿真結果表明，基于改進蛙跳算法的有序充電策略在各項指標上均優(yōu)于對比算法。在負荷優(yōu)化方面，該策略顯著降低了電網(wǎng)負荷峰谷差，提高了負荷均衡度。在經(jīng)濟性方面，用戶充電成本明顯降低，同時算法收斂速度大幅提升。此外，策略還表現(xiàn)出良好的擴展性，在不同規(guī)模的電動汽車群體中均能保持優(yōu)異性能。
 

　　通過與傳統(tǒng)分時電價策略的對比，改進蛙跳算法不僅能夠更好地適應復雜多變的充電需求，還能在保證用戶利益的同時，有效緩解電網(wǎng)壓力，為電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)提供了可行的解決方案。
 

　　四、安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展
 

　　4.1概述
 

　　AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài)，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。
 

　　4.2應用場所
 

　　適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎設施設計。
 

　　4.3系統(tǒng)結構
 

系統(tǒng)分為四層：
 

　　1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。
 

　　2)數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進行電能計量和保護。
 

　　3)網(wǎng)絡傳輸層：通過4G網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務器。
 

　　4)數(shù)據(jù)層：包含應用服務器和數(shù)據(jù)服務器，應用服務器部署數(shù)據(jù)采集服務、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎數(shù)據(jù)庫。
 

　　5)應客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。
 

　　小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。
 

　　4.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能
 

　　4.4.1智能化大屏
 

　　智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態(tài)、設備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。
 

4.4.2實時監(jiān)控
 

　　實時監(jiān)視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。
 

4.4.3交易管理
 

　　平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。
 

4.4.4故障管理
 

　　設備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發(fā)處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。
 

4.4.5統(tǒng)計分析
 

　　通過系統(tǒng)平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。
 

4.4.6基礎數(shù)據(jù)管理
 

　　在系統(tǒng)平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。
 

4.4.7運維APP
 

　　面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數(shù)設置，同時可接收故障推送
 

4.4.8充電小程序
 

　　面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。
 

4.5系統(tǒng)硬件配置
 

五、結論
 

　　本文提出了一種基于改進蛙跳算法的電動汽車有序充電策略，通過算法改進、模型構建和仿真驗證，得出以下結論：
 

　　1.改進蛙跳算法通過引入動態(tài)慣性權重和自適應分組機制，顯著提高了算法的全局搜索能力和收斂速度，為有序充電優(yōu)化提供了有力工具。
 

　　2.所建立的多目標優(yōu)化模型綜合考慮了電網(wǎng)、用戶和電池三方面的需求，通過合理設置權重系數(shù)，實現(xiàn)了多方利益的平衡。
 

　　3.仿真結果表明，所提策略能有效降低電網(wǎng)負荷峰谷差，減少用戶充電成本，并延長電池使用壽命，在不同規(guī)模的電動汽車群體中均表現(xiàn)出良好的性能。
 

　　4.未來研究方向包括：進一步優(yōu)化算法性能，提高大規(guī)模問題求解效率；考慮動態(tài)電價和可再生能源波動等現(xiàn)實因素，提高策略的實用性；探索車網(wǎng)互動(V2G)技術的應用，實現(xiàn)電動汽車與電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化。