电动汽车充电的GA算法

资 源 简 介

电动汽车充电的GA算法

详 情 说 明

电动汽车充电调度是智能电网中的关键技术挑战，随着电动汽车的普及，如何高效管理充电需求同时保障电网稳定性成为研究热点。遗传算法（GA）为解决这一问题提供了创新思路。

传统的充电策略往往采用先到先服务模式，容易导致电网负荷尖峰。而基于遗传算法的解决方案通过模拟生物进化机制，将充电调度转化为多目标优化问题。算法主要考虑三大因素：用户充电需求的时间窗口、电网负荷均衡性以及电价分时差异。

遗传算法的工作流程包含四个核心环节：首先随机生成初始充电方案种群，每个个体代表一种可能的充电时间安排；其次建立适应度函数评价方案优劣，通常结合用户满意度与电网负荷波动指标；然后通过选择、交叉和变异操作迭代优化种群，保留优质基因；最终收敛到全局最优或近似最优的充电调度方案。

该方法的突出优势在于能同时处理数百辆电动汽车的协同充电问题，在保证用户基本需求的前提下，可降低电网峰值负荷15%-30%。特别适合小区充电站、办公区充电桩等集中充电场景，通过错峰充电有效减轻变压器压力。未来结合V2G技术，算法还可进一步扩展至双向能量调度场景。