精英 变异遗传算法对电动汽车有序充电进行优化

资 源 简 介

精英 变异遗传算法对电动汽车有序充电进行优化

详 情 说 明

电动汽车有序充电优化是智能电网领域的重要课题。针对充电费用、充电完成度和电网负荷均衡的多目标优化问题，变异精英遗传算法展现出独特优势。

该算法在标准遗传算法基础上引入精英保留策略和定向变异机制。精英保留确保每代最优个体不丢失，而定向变异则针对充电时间段进行智能调整。算法核心在于设计合理的适应度函数，需要同时考虑三个关键指标：充电成本、电量满足度和负荷峰谷差。

实现过程中采用动态权重法将多目标转化为单目标优化问题。充电时间窗口被编码为染色体基因，通过交叉变异操作生成新解。特别设计的变异算子能有效跳出局部最优，在充电起始时间附近进行智能扰动。

该方法的创新点在于通过负荷均衡因子将电网约束融入优化目标，避免单纯追求用户利益导致的电网过载。仿真结果表明，相比无序充电方案，该算法能降低约25%的充电成本，同时将电网负荷峰谷差缩小30%以上，实现用户与电网的双赢。