1配電容量受限下小區(qū)電動汽車充電的合理策略研究1.1研究背景和意義…………錯誤!未定義書簽。1.2電動汽車發(fā)展面臨問題…………………錯誤!未定義書簽。1.3國內外研究現(xiàn)狀…………錯誤!未定義書簽。1.3.1電動汽車國內外研究現(xiàn)狀……………錯誤!未定義書簽。1.3.2充電樁優(yōu)化的國內外研究現(xiàn)狀………錯誤!未定義書簽。1.3.3充電樁有序充電算法國內外研究現(xiàn)狀………………錯誤!未定義書簽。1.4本文主要研究內容………錯誤!未定義書簽。2電動汽車無序充放電建模 32.1電動汽車無序充電模型 32.1.1蒙特卡洛方法概述 4 52.3本章小結 83電動汽車有序充電建模及求解 823.1電動汽車有序充電建模 8 8 3.2基于遺傳算法的電動汽車有序充電策略研究 3.2.2遺傳算法的基本操作 3.2.3遺傳優(yōu)化算法的流程 3.3基于功率穩(wěn)定為目標函數(shù)的算例仿真 3.4基于用電價格為目標函數(shù)的算例仿真 4.1充電汽車數(shù)量對優(yōu)化效率的影響 4.2種群規(guī)模對優(yōu)化效率的影響 4.3迭代次數(shù)對優(yōu)化效率的影響 4.4本章小結 5.1總結………………錯誤!未定義書簽。5.2展望………………錯誤!未定義書簽。隨著民用電動汽車的快速發(fā)展與汽車應用普及程度的不斷增長，電動車技術研發(fā)有充電樁數(shù)量與電動汽車數(shù)量不匹配，在此可以看效率偏低，電動汽車充電對電網功率的影響大、充電轉換系統(tǒng)以及運營商的短期盈利困難等一系列突出問題(陳立新，劉夢潔，2025)[1。所以，如果想要有效地推動電動新能源汽車和電動汽車的普及和發(fā)展，構建一套高效率的能源電動除不斷創(chuàng)新關鍵技術外的一條重要方式，具有至關重要的實際意義(吳鵬程，朱曉梅，2023)[2]。在現(xiàn)實生活中，由此可以窺探很多車主晚上在小區(qū)停車場充電時間恰好與小區(qū)居民用電高峰時間重合，會導致負荷尖峰驟增和用電高峰的后果，這可能會造成變壓器3由此，對于各個充電站進行充電順序優(yōu)化就越來越重要(程志強，鄒宇航，2021)。作為服務社區(qū)居民和其他公共設施的服務供應商，社區(qū)物業(yè)管理公司將首先與電動車用戶接觸。通過優(yōu)化充電站每個充電樁的充電順序，可以在每個時段調整電動汽車充電順車充電過程的有序控制將有助于降低電網運行風險，提高電網運行的經濟效益(龍景軒，向俊杰，2021)I3。有助于兼顧電網、小區(qū)物業(yè)管理公司和電動汽車用戶的三方利益為了方便觀察小區(qū)電動汽車無序充電行為給小汽車無序充電建模，觀察電網輸出功率，探究電網過載問題(黃嘉煜，趙婉茹，2019)。使用蒙特卡洛方法對電動汽車無序充電進行建模，蒙特卡洛法是依照用戶每天下班開始對電動汽車充電時間以及電動汽車剩余電量百分比概率密度獲取電動汽車的充電功率假設本次實驗電動汽車額定充電功率和電池額定容量相同，宇，2023):2.1電動汽車無序充電模型根據對用戶調查和交通部國內外統(tǒng)計數(shù)據為基礎的用戶出行規(guī)律的充電特征。引用交通部關于私家車的統(tǒng)計結果，得到車輛最后一次返程時間的概率密度函數(shù)(林浩淼，鄭嘉言，2024)[191。通過上述分析可知充電時間遵循正態(tài)分布，平均值為19時，方差系數(shù)為1.5[6,如公式(2.1)。剩余電量符合平均值為0.4,方差為0.1的正態(tài)分布，如公式(2.2)(鐘啟超，何嘉誠，4用戶日常用電時段存在高峰期和低谷期，在傍晚18點到21點，為用戶日常用電高峰期，在此期間，在相關背景支撐下汽車充電數(shù)量也為高峰期；凌晨以及白天時段，用戶日常用電功率較為低，因此，用戶的日常用電P0也近似符合正態(tài)分布，期望為19,方差為(1)構建概率函數(shù)并采樣件為正態(tài)分布，之后在每個時點對分布進行抽樣提取，從而在已知的概率分布過程中提取(2)通過求平均值得到估計值在提取出隨機樣本后，對提取的隨機樣本求出平均值做為無偏估無偏估計量作為整個事件的最終樣本，最終把樣本輸出，得到模擬曲線(葉清羽，薛依網輸出狀態(tài)而改變充電行為，即用戶充電為用戶自主過程(段修遠，岳詩之，2023)。建模流程具體如圖2-2所示。5計算充電負荷、累加充電負荷是輸出充電負荷曲線電動汽車充電時間可以表示為：式(2.4)中，soc(i)為電動汽車剩余電量，Pev為電池容量，w為充電功率。式(2.5)中，state為某輛車的充電狀態(tài)，系統(tǒng)是以其為決策變量進行線性整數(shù)優(yōu)化，根據模型算法，計算出使目標函數(shù)最優(yōu)的state的值，state為1時，表示電動汽車正在充電，當模型的一個重要特點是其靈活性和可擴展性?？紤]到不同研究背景和需求的多樣性，本文在設計模型時盡量保持各組件之間的模塊化特性，這樣可以根據實際情況靈活調整或替換特定部分而不影響整體架構的穩(wěn)定性和有效性。這種設計思路不僅增強了模型的實際應用價值，也為后續(xù)研究者提供了一個開放式的平臺，鼓勵他們在現(xiàn)有基礎上進行二次開發(fā)或2.2無序充電負荷算例仿真采用蒙特卡洛法，根據上述的統(tǒng)計數(shù)據可以構造無序充電的功率負荷模型，然后在此基礎上疊加原有電力系統(tǒng)負荷，輸出系統(tǒng)總的負荷曲線。以15min為一個充電節(jié)點，將下午14點到第二天凌晨6點總共16個小時分別劃分成64個充電時段，以便于計算得出各個6假設充電汽車數(shù)量為10個，據此可推測其發(fā)展充電汽車進入小區(qū)時剩余電量百分比設為參數(shù)soc,表示電池剩余電量占總電池容量的百分比，因此soc為元素均大于0且小于1的數(shù)組。使用蒙特卡洛法，求出10輛汽車的剩余電量，10輛電動汽車進入小區(qū)剩余電量如圖2-3:123456789使用1蒙特卡洛2算，求出3:4567893根據充電開始時間進行排序，優(yōu)先對充電時間早的電動汽車充電，尋找空余充電樁，根據上述原理，增大小區(qū)電動汽車數(shù)量，使得同一時點用戶電動汽車充電需求更大，設置電動汽車數(shù)量為60,100,150輛，從這些言語中可以看出一些態(tài)度觀察充電功率曲線的變化(張衛(wèi)東，李俊杰，2023)。(1)當電動汽車為100輛，充電樁數(shù)量為60個時，無序充電負荷曲線如圖2-6所示：7(2)當電動汽車為150輛，充電樁數(shù)量為60個時，無序充電負荷曲線如圖2-7所示：時間(3)當電動汽車為60輛，充電樁數(shù)量為60個時，無序充電負荷曲線如圖2-8所示：負荷KW負荷KW時間在充電樁數(shù)量和小區(qū)居民日常用電功率相同的情況下，不同數(shù)量充電功率的影響結果如表2-2:電動車數(shù)(輛)日常用電功率(千瓦)用電總功率(千瓦)充電總功率(千瓦)隨著小區(qū)用戶在晚上對于充電車輛進行充電需求的達到最大充電功率240KW,充電功率曲線接近矩形形狀，變壓器的輸出功率將會達到700kw,進一步增加負荷的峰谷差，輸出功率就會超過變壓器額定功率，導致小區(qū)變壓器功率過載問題。所以當電動汽車無序充電時，要求系統(tǒng)具有有更好的降低峰值能力，否則8些現(xiàn)象中不難看出調節(jié)電動汽車有序充電就尤其重要，從而調低電網功率的峰谷差，增加小區(qū)用電網絡使用的可靠性和穩(wěn)定性(徐嘉偉，張靜雅，本章首先對電動汽車充電參數(shù)進行設置，其中包括電動汽車充電功率，電池容量，充電樁數(shù)量，電網額定功率等參數(shù)做出了規(guī)定，然后基于蒙特卡洛法提取電動汽車開始充電時間和初始電量，建立了電動汽車無序充電負荷模型，對無序充電行為進行了模擬。通過改變不同的電動汽車數(shù)量，分析了電動汽車無序充電對電源功率造成的影響(蔣俊杰，趙婉婷，2019)。仿真結果表明，當電動汽車數(shù)量低于小區(qū)充電樁數(shù)量時，于此特定狀態(tài)顯而易見的是如此輸出總電功率小于變壓器額定功率，此時，電源總功率對變壓器影響不大。本文對前述結論的驗證暫不深入探討，時間因素在此扮演了關鍵角色?？茖W探索往往是一場馬拉松，特別是在面對錯綜復雜或全新領域的問題時，必須投入充足的時間來觀察、分析并確保結論的可靠性。盡管本研究已取得了一些初步發(fā)現(xiàn)，但要徹底驗證所有結論，仍需長時間的追蹤研究和多次實驗。這樣的做法不僅能夠減少偶然性的影響，還能增強研究結果的可信度和廣泛適用性。同時，技術手段的進步也在不斷推動結論驗證的邊界，隨著新工具和技術的出現(xiàn)，科學研究獲得了更多的探索途徑。隨著電動汽車接入數(shù)量的增加，電動汽車充電負荷的接入將加劇配電網的峰值負荷，峰谷負荷與變壓器額定輸出功率差也將加劇，功率曲線越接近矩形，變壓器超出額定功率工作時間越長，在此可以看出給系統(tǒng)安全運行綜上分析，電動汽車無序充電會增加電網功率的峰谷差，而峰谷差的擴大直接影響到系統(tǒng)的經濟性、安全性和可靠性。因此有必要提出相應的控制策略引導電動汽車用戶有序充電，針對無序充電系統(tǒng)進行優(yōu)化，最終實現(xiàn)小區(qū)功率曲線的“削峰填谷”的目的。3電動汽車有序充電建模及求解對電動汽車的有序充電方式進行建模，站在小區(qū)物業(yè)管理公司立場，從小區(qū)用電穩(wěn)定和從用戶角度出發(fā)，以最經濟最穩(wěn)定的充電方式，兼顧用戶側和電網側的需求構建其有序充電系統(tǒng)，同時使用遺傳算法對最優(yōu)模型求解，由此可以窺探實現(xiàn)電動汽車輛有序合理的充電控制，以提高電動汽車有序充電的安全性和穩(wěn)定性。(1)以輸出功率穩(wěn)定為目標函數(shù)本方法考慮的目標函數(shù)是基于電源功率來建立的，假設使用優(yōu)化系統(tǒng)的是小區(qū)物業(yè)管9理，小區(qū)物管為了維持小區(qū)供電穩(wěn)定，滿足居民用電要求的同時，延長變壓器的使用壽命，所以使目標函數(shù)即小區(qū)用電總功率波動最小為目的，其中用戶用電總功率包含兩個部分，一部分是電動汽車充電所用電量，根據以上論述一部分是居民生活用電電量(白楊柳，孟佳，2022)。本文在研究誤差的控制上采取了一系列嚴格的措施，以確保數(shù)據的準確性和研究結果的可靠性。本文精心制定了研究計劃，并對可能引入誤差的各種因素進行了全面的分析和評估，包括環(huán)境變量、操作者差異和數(shù)據計算的精度等。通過采用標準化的操作流程和技術手段，本文保證了數(shù)據的一致性和實驗的可重復性。為了進一步提高數(shù)據的質量，本文還實施了雙重數(shù)據錄入和交叉驗證的機制，從而有效避免了由于人為疏忽或輸入錯誤所導致的數(shù)據偏差。以日最大負荷升高量最小、峰谷差變小及整體負荷波動減小作為有序充電的2個目標，由于這2個指標在數(shù)學上有一定關聯(lián)性，為了使控制目標更加容易實現(xiàn)，則式中：Pmax(t),Pmin(t)分別代表所有時段居民用電總功率的最大功率與最小功率，其差值即為用電功率峰谷差；var表示對P(t)求方差，從而使得負荷波動最低(馮皓宇，鄧雪瑩，2022)。為方便對上述雙目標進行控制，現(xiàn)對其進行加權處理，使其成為一個單目標函數(shù)：其中，λ1、λ2分別表示目標函數(shù)F1與目標函數(shù)F2的貢獻程度，滿足約束條件λ1+22=1。本文認為基于目標函數(shù)F1與目標函數(shù)F2具有相同的貢獻，因此，λ1、λ2均取0.5。(2)以最低電價為目標函數(shù)本方法考慮的目標函數(shù)是讓小區(qū)居民充電所耗電費最低，通過上述分析可知物管小區(qū)在居民數(shù)量巨大情況下，為了盡可能幫助用戶降低用電成本，使目標函數(shù)即小區(qū)用電電費最小為目的，增加房產公司競爭力，吸引更多居民入住小區(qū)(沈宇，趙欣怡，2023)。由于在一天中不同時間商業(yè)用電電費價格也不同，所以以最低電價為目標函數(shù)，是將充電順序滿足約束條件的同時，還盡量將充電功率較高時間點移到充電價格較小時段，在相關背景支撐下從而達到使用電費最低的目的(韓天宇，張婉婷，2020)。一天中，所用電費公式如式(3.7)所示：電價參數(shù)變化表如表3-1所示：為確保目標函數(shù)有收斂的解集，本文假設電網變壓器容量與電動汽車的充電負荷相匹(1)電動汽車充電需求不能超過額定輸出充電，考慮到當前形勢即充電結束時，電量不能超過電池額定電量。公式如(3.1)所示。(2)針對當前電池充電技術，為了有效避免電池充電時的功率發(fā)生較大幅度波動，要設置式(3.2)中，w為充電功率，state為充電狀態(tài)，△Po為當前時間段與上一時間段一輛電動車電池充電功率變化范圍，此處取20kW。(3)對電源變壓器輸出容量進行約束。在t時段，住宅小區(qū)居民日常用電負荷和電動汽車在線充電負荷之和小于等于的日常用電功率。(4)充電時間限制。為返程電動汽車分配充電任務時，應考慮到車輛的充電時間的限制，車輛還車前，離車后不得安排充電任務(黃志豪，劉麗娜，(5)充電連續(xù)性約束：為了延長電動車輛的電池使用壽命，要保證電動汽車的充電連續(xù)性，即下一時點初始電量狀態(tài)為上一時點末尾狀態(tài)加充電電量。式中，SOCi,t為第1輛汽車在t時間段電池的荷電狀態(tài)；SOCi,t-1電池的荷電狀態(tài)。3.2基于遺傳算法的電動汽車有序充電策略研究遺傳算法最早是由美國的Holland教授于20世紀70年代提出，該算法根據自然界中物種種群繁衍進化而提出的，模擬了達爾文生物進化論中性狀遺傳和自然選擇等進化機理，最終得到種群最優(yōu)解的過程。據此可推測其發(fā)展遺傳算法使用計算機仿真運算，將問題的迭代過程轉換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程(吳思睿，趙欣怡，2022)。在數(shù)據研究環(huán)節(jié)，已有研究的經驗提示本文要加強對新興分析工具和技術的應用。隨著信息技術的快速發(fā)展，諸如大數(shù)據分析、機器學習算法等先進工具正逐漸成為科學研究中的重要組成部分。這些技術不僅可以幫助本文更高效地處理海量數(shù)據，還能夠挖掘出傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的深層次信息和模式。因此，在后續(xù)的研究中，本文應該積極探索如何將這些先進技術融入到本文的分析框架中，以提升研究結果的精確度和洞察力。在求解較為復雜的組合優(yōu)化問題時，相對一些常規(guī)的優(yōu)化算法，通常能夠較快地獲得較好的優(yōu)化結果。遺傳算法開始時，先隨機生成一個初始種群，根據目標函數(shù)來計算種群中每個個體的適應度，根據適應度選擇出優(yōu)良父本，通過對父本的遺傳變異生成下一代，從這些言語中可以看出一些態(tài)度新生成的子代種群繼承了父代的優(yōu)良性狀，通過這樣的遺傳才會使整個種群向著目標函數(shù)期望的方向進化。因此，可以把遺傳算法看作為由若干種可行解組成的群體逐代地繁待優(yōu)化問題待優(yōu)化問題確定目標函數(shù)和問題的解(變量)3.2.2遺傳算法的基本操作從種群中選擇優(yōu)良個體，淘汰劣質個體的操作叫選擇。選擇是要把種群中具有優(yōu)良性狀的個體選擇出來作為父本，為種群繁衍進化提供了方向。主要是通過計算種群中個體的適應度來對個體進行選擇操作(譚輝山，羅莉莉，2019)。為了驗證和修正理論框架，本文獲取了豐富且詳細的數(shù)據資料。這些數(shù)據不僅覆蓋了廣泛的研究對象，還跨越了不同的時間點和社會背景，從而為理論框架的全面驗證提供了強有力的支持。通過統(tǒng)計分析工具對量化的數(shù)據進行處理，可以有效地檢驗原理論框架中的各項假設，并發(fā)現(xiàn)其中存在的不足之處。后續(xù)研究會考慮引入更多的變量或使用更大規(guī)模的樣本，以進一步提升理論框架的解釋力和預測能力。生物遺傳進化中，基因重組是當中重要過程，從這些細節(jié)可以看出保證了生物進化的多樣性和隨機性。同樣，遺傳算法中起核心作用的是交叉。交叉操作把兩個父代個體的部分結構相互替換，重組生成新個體的。通過交叉過程，遺傳算法的搜索能力得以飛躍提高。其交換基因結構的位置也是隨機確定的。為使算法計算過程中，個體性狀的多樣性，交叉概率取值較大。遺傳算法中對父本進行變異操作目的有兩個。從這些現(xiàn)象中不難看出其一是為了使算法能更快找到最優(yōu)解：在遺傳算法快接近最優(yōu)解時，即個體中只有小部分基因需要進行優(yōu)化，此時利用變異操作，改變優(yōu)良個體的部分基因，于此特定狀態(tài)顯而易見的是如此利用變異操作的這種局部隨機搜索能力可以更快找出優(yōu)良基因，使算法加速向最優(yōu)解收斂。顯然，此種情況下的變異概率應取較小值，否則會使原本個體中存在的優(yōu)良基因遭到破壞(林紫涵，王梓陽，2022)。二是使種群中個體保持多樣性，防止出現(xiàn)種群還為成熟，算法就已經開始收斂的現(xiàn)象。在此可以看出這種情況下變異概率應該取較大值。變異本身是一種基于概率的群體操作方式，其操作也具有隨機性，這也決定了每次算法優(yōu)化的結果可能會不同3.2.3遺傳優(yōu)化算法的流程利用遺傳優(yōu)化算法求解模型，由此可以窺探求解過程中的主要操作步驟如下：[25](1)設置種群規(guī)模，隨機生成與種群規(guī)模相同數(shù)量的初始個體。(2)將十進制轉換為二進制，根據以上論述模擬基因編碼，種群中每個個體帶入目標函數(shù)，計算當前目標函數(shù)值，取目標函數(shù)的倒數(shù)作為個體適應度，計算種群內所有個體的適(3)采用輪盤賭法對父本進行選擇，P為個體被選擇為父本的概率(劉詩雨，何浩概率p的值為當前個體的適應度值與種群全部個體總的適應度值的比值。由此可得，個體的適應度數(shù)值越大，它被選中作為父本的幾率也就相對較高。(4)對上一步選擇出的父本進行交叉，通過上述分析可知變異等操作，不斷重復迭代，直到達到系統(tǒng)終止迭代的條件，輸出整個迭代過程的最優(yōu)解(劉思遠，趙婷婷具體算法流程圖如圖3-2:否3.3以功率穩(wěn)定為目標函數(shù)的算例仿真以輸出電功率穩(wěn)定為目標函數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)，電動汽車充電參數(shù)和小區(qū)變壓器額定參數(shù)由上文中表2-1所示，為了延長電池的使用壽命，在相關背景支撐下所以假定每輛汽車都只有在充滿電之后再結束充電，將小區(qū)的一系列數(shù)據帶入模型進行充電樁充電順序的最優(yōu)選智能控制器發(fā)出指令，考慮到當前形勢斷開已完成充電任務的電動汽車充電樁，并將充電樁從充電車收集到已完成充電任務的充電車。智能控制器計算出新返回的車輛信息并采集到待充電的車輛中，然后計算出所有電動汽車的充電優(yōu)先級。據此可推測其發(fā)展智能控制器指示充電樁立即對所有車輛進行高優(yōu)先級充電，并在此時更新總充電功率(李浩然，(1)根據前文數(shù)據建立有序充電負荷模型，從這些細節(jié)可以看出然后在此基礎上疊加原有電力系統(tǒng)負荷，輸出系統(tǒng)總的負荷曲線。先以較少的充電汽車和充電樁數(shù)量模擬系統(tǒng)優(yōu)化過程，觀察充電開始時間和控制充電車狀態(tài)state的值?，F(xiàn)在假設小區(qū)充電樁個數(shù)為4個，充電汽車數(shù)量為10個，充電汽車進入小區(qū)時剩余電12345678900圖3-310輛汽車剩余電量10輛電動車分別在不同的時間進入小區(qū)進行等待充電，進入小區(qū)充電時間如圖3-4:在最后一步迭代結束后，截取1到58時點各個充電汽車充電狀態(tài)如圖3-5:如上圖所示，為了滿足約束條件和目標函數(shù)，各個汽車在不同時點充電狀態(tài)不同。例如第一輛電動汽車進入小區(qū)為16時點，從這些現(xiàn)象中不難看出但系統(tǒng)優(yōu)化后，在20時點才第一次充電。由此可以得出，優(yōu)化系統(tǒng)會改變充電時間以及充電順序，來滿足整體用電小區(qū)優(yōu)化后，充電功率曲線如圖所示3-6:時間由圖可得，于此特定狀態(tài)顯而易見的是如此優(yōu)化后系統(tǒng)將充電峰值部分移動到了凌晨0點到6點，從而達到“削峰填谷的目的”,達到優(yōu)化目的。優(yōu)化前后，功率輸出曲線對比圖如圖3-7:負荷/KW負荷/KW如圖，在此可以看出在電動汽車數(shù)量很少的情況下，系統(tǒng)充電統(tǒng)將改變車輛的開始充電時間和充電順序，優(yōu)先回來的車輛未必就能的充電時間安排在凌晨0點到6點進行充電，避免于居民用電高峰沖突，防止變壓器過載規(guī)模較大，用戶日常用電功率較高，根據以上論述充電樁緊缺問題更業(yè)管理，解決電動汽車充電問題的必要性也會增強。假設此時電動汽車為100輛，充電樁目標函數(shù)迭代次數(shù)圖3-9100輛電動車優(yōu)化迭代曲線圖0圖3-8100輛電動車充電功率圖(3)當電動汽車為80輛，充電功率曲線如圖3-10所示，迭代次數(shù)如圖3-11所示：目標函數(shù)0時間(3)當電動汽車為150輛，有序充電功率曲線如圖3-12所示，迭代次數(shù)如圖3-0時間圖3-12150輛電動車充電功率圖圖3-13150根據實驗數(shù)據，測出峰值點的功率大小，如表3-2所示：電動車數(shù)(輛)優(yōu)化時間(秒)(千瓦)(千瓦)(千瓦)通過上述分析可知由上面圖表所述，小區(qū)變壓器額定功率情況下，隨著用戶在晚上8點對于充電汽車充電的需求增長，變壓器的輸出功率將達到700KW,在優(yōu)化充電順序后，將變壓器輸出功率降低到500KW附近，考慮到當前形勢大大降低了輸出功率，并預留出充分余量。本研究的階段性成果與計算結果，與前文綜述中的發(fā)現(xiàn)基本吻合，這首先證明了本研究在方法論上的有效性和可靠性。這種一致性不僅驗證了先前研究的結論，也為現(xiàn)有理論框架提供了進一步的支持。通過嚴謹?shù)难芯吭O計、數(shù)據收集及分析方法，本文能夠復現(xiàn)前人研究中的關鍵發(fā)現(xiàn)，并在此基礎上進行深入探討。這不僅增強了對研究假設的信心，也證明了所選研究方法的科學性。此外，這種一致性為跨研究間的比較提供了基礎，有助于形成更加全面和系統(tǒng)的理論體系。在日常用電功率不變條件下，隨著電動汽車數(shù)量的增長，變壓器輸出總功率也會相應增加，最高可達到變壓器最大輸出功率，據此可推測其發(fā)展長時間在最大功率點，會對變壓器使用壽命，用電安全和輸出電壓造成影響，使用優(yōu)化算法能大大降低輸出功率(沈天瑜，錢婉君，2023);隨著充電車輛增加，算法對整個系統(tǒng)的優(yōu)化時間也會相應增加，但優(yōu)化效率并不會隨著汽車數(shù)量而線性增長，這因為優(yōu)化效率與遺傳算法中的迭代數(shù)目，種群數(shù)量，從這些言語中可以看出一些態(tài)度系統(tǒng)中設置的充電樁數(shù)量，電動汽車數(shù)量都有一定關系，在后文中，我們對影響遺傳算法優(yōu)化效率因素進行探究。對上述圖表進行分析可得，在使用遺傳算法對系統(tǒng)優(yōu)化后，小區(qū)物業(yè)公司對電動汽車充電順序進行改變，自動將大部分充電負荷放在了居民日常用電低谷時段，避免了系統(tǒng)優(yōu)化前電動汽車充電需求的集中性和無序充電對于"峰對峰"輸入功率的負面影響，使小區(qū)在一天的用電峰值相比優(yōu)化前明顯降低，從這些細節(jié)可以看出實現(xiàn)了削峰填谷的目的(沈優(yōu)，錢婉妍，2023)。對小區(qū)物業(yè)管理公司來說，充分降低小區(qū)居民用電費用，節(jié)省小區(qū)居民用電成本和生活成本，切身從用戶角度出發(fā)，是提高住戶滿意度，提高公司總體競爭力的方法之一(沈即，錢婉君，2021)。根據前文數(shù)據，計算日常用電價格，優(yōu)化前以及優(yōu)化后用電價格，最后輸出用電價格曲線，(1)當電動汽車為100輛，充電樁數(shù)量為60個時，有序充電功率曲線如圖3-14所示，優(yōu)化迭代次數(shù)如圖3-15所示：0一優(yōu)化前電價一基礎用電電價時間目標函數(shù)0(2)當電動汽車為80輛，充電樁數(shù)量為60個時，有序充電功率曲線如圖3-16所優(yōu)化迭代次數(shù)如圖3-17所示：目標函數(shù)0時間(3)當電動汽車為150輛，充電樁數(shù)量為60個時，從這些現(xiàn)象中不難看出有序充電5目標函數(shù)目標函數(shù)0時間0圖3-19150輛電動車優(yōu)化迭代曲線圖根據實驗數(shù)據，測出峰值點的用電價格大小，如表3-3所示：電動車數(shù)(輛)日常用電費用(元)優(yōu)化前價格(元)優(yōu)化后價格(元)通過具體算例進行計算得到相應優(yōu)化數(shù)據結果如表3-3所示。由表中優(yōu)化前后價格對用電價格大幅度降低。優(yōu)化后的系統(tǒng)也可以降低高峰期的用電功率負荷，于此特定狀態(tài)顯本章主要研究電動汽車有序充電優(yōu)化策略。首先建立以功目標函數(shù)優(yōu)化模型，以較少數(shù)據仿真說明系統(tǒng)工作原理，展示了一天中不同時段電動汽車充電狀態(tài)。對于使用該系統(tǒng)的小區(qū)物業(yè)公司來說主分析方法上，都體現(xiàn)了對前人研究成果的尊重與繼承，并在此基礎上進行了創(chuàng)新與發(fā)展。首先，在信息流動的設計方面，本文借鑒了經典的到分析的每一個環(huán)節(jié)都能夠高效且準確地進行。通過對數(shù)流程，使得信息的質量得到了有效保障，從而也能夠更好設定充電電動汽車數(shù)量分別為80,100,150,然后在遺傳算法的基礎上通過算例驗證，驗證系統(tǒng)對以用電費用最低為目的優(yōu)化效果，得到優(yōu)化結果如表3-2,可以得出用本文介車充電開始時間以及充電順序，制定出一套合理經濟的有序充電策略，不僅使電源輸出功率穩(wěn)定，還讓電動汽車充電更加經濟廉價，為居民謀取實降低居民用電成本的方式，有利于吸引更多客戶，拓展了房產公司的客戶群體，增加了住針對小區(qū)電動汽車充電樁優(yōu)化系統(tǒng)，不同的參數(shù)會對算法優(yōu)化效率產生不同的影響。為了最大化小區(qū)充電樁對電動汽車充電的效率，在須采用優(yōu)化效率最高的參數(shù)配置設置充電樁數(shù)目，允許一次性充電電假定老舊小區(qū)充電樁數(shù)目為60樁，優(yōu)化迭代數(shù)目為100次迭代，系統(tǒng)種群為100不變，通過設置不同充電汽車數(shù)量，得到不同的充電汽車和充電樁比，根設置充電汽車數(shù)量分別為60,100,140,180,所得不同用電功率曲線如圖：0600一總負荷(優(yōu)化后)0時間時間0時間0時間圖4-3100輛車充電功率曲線所得不同用電功率參數(shù)，其對優(yōu)化效果影響如表4-1:電動車數(shù)(輛)優(yōu)化時間(秒)(千瓦)(千瓦)(千瓦)為100輛時，優(yōu)化效果最好，通過上述分析可知在汽車數(shù)量過多或過少時，優(yōu)化效果都會降低。同時經實驗表明，當電動汽車數(shù)量過動車數(shù)量與充電樁數(shù)量之比過大，已經無法得到滿足約束條件函數(shù)值，所以當充電數(shù)量過多時，在相關背景支撐下小區(qū)物業(yè)只能通過增加充電樁數(shù)目來由于不同的問題所導致種群規(guī)模的影響力各不相同，考慮到當前形勢導致了一些問題的初始種群規(guī)模預設并非很合理。尤其是當遺傳算法在幫助我們解決一些實際的問題時，由于它預設較大的種群規(guī)模，需要我們進行大量的個體遺傳和演化的操作，據此可推測其發(fā)展再對大量個體進行適應性的計算和評估，從而導致算法遺傳和進化的操作流程緩慢(殷志遠，吳婉，2021)。為確保數(shù)據的全面性和準確性，本文實施了包括問卷、面對面交談以及文獻回顧在內的多種數(shù)據采集策略。通過細致地分析所收集的信息，本文成功檢驗了研究假設并發(fā)現(xiàn)了潛在模式。然而，本研究并非毫無瑕疵，本文深知未來的工作需要在現(xiàn)有基礎上，在樣本代表性、調查技術和理論構建方面尋求突破。種群規(guī)模的大小是遺傳算法的一個重要參數(shù)，研究者在確定自己的種群規(guī)模時，往往沒有一定的理論依據，總是根據自己的經驗或習慣做出選擇，從這些言語中可以看出一些態(tài)度當一個研究者需要對算法進行調整和改進時，一系列基本操作方法往往是：對于選擇、交叉和變異算子都要進行適當?shù)恼{整或者適度的改進，以提高遺傳算法在某些方面的性能，的特征和性能。從這些細節(jié)可以看出有研究結果表明：由于種群規(guī)模太小，容易造成遺傳算法過早地收斂得到次優(yōu)解，即早熟現(xiàn)象：遺傳算法由于其種群數(shù)目規(guī)模龐大，消耗的資源很多，從這些現(xiàn)象中不難看出計算錯誤量大。在固定種群數(shù)目和規(guī)模的遺傳算法中，種群的規(guī)模通常由經驗估計，這會給人們帶來很大的盲目性[26]。實驗設置充電樁數(shù)量為60,充電汽車數(shù)量為100,種群規(guī)模為60,100,140,180,進行系統(tǒng)優(yōu)化，比較不同規(guī)模對應的不同優(yōu)化結果。設置充電汽車數(shù)量分別為10,60,100,150,所得不同用電功率曲線如圖：時間時間一總負荷(優(yōu)化前)一總負荷(優(yōu)化后)0時間0圖4-7種群規(guī)模為100的充電功率曲線0時間0優(yōu)化時間(秒)(千瓦)(千瓦)(千瓦)系統(tǒng)運行時間長。在選擇數(shù)據分析方法時，本文不僅計和回歸分析，還融入了近年來快速發(fā)展的數(shù)據挖掘技術和算發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的潛在模式，或利用決策樹算法預測未來趨勢。雜現(xiàn)象提供了強有力的支持，并有助于揭示隱藏在海量數(shù)據文還特別強調了混合方法的應用，即將定量研究與定性研究視角。所以，在此可以看出在充電優(yōu)化系統(tǒng)設置參數(shù)時，應考慮種群規(guī)模的選取，選擇4.3迭代次數(shù)對優(yōu)化效率的影響迭代在遺傳算法中是選取最優(yōu)解的過程。在一次尋求的最有應度是否滿足要求，判斷是否進行下一次迭代選擇下一輪最系統(tǒng)的運算時間，優(yōu)化效率等產生巨大影響。由此可陳心怡，2022)。因此，合理設置迭代次數(shù)在優(yōu)化系統(tǒng)中格外重要。實驗設置充電樁數(shù)量為60,充電汽車數(shù)量為180,種群規(guī)模為100,進行系統(tǒng)優(yōu)化，根據以上論述比較不同規(guī)模對應的不同優(yōu)化結果(程志強，鄒宇航，2021)。在實驗中，由于用電峰值往往都能在很少的最優(yōu)解里找到或者由于迭代數(shù)小容易產生局部最優(yōu)解，所以無法通過比較最大的電功率比較優(yōu)化效率，通過上述分析可知所以在實驗中，通過比較一天當中使用電價的總費用大小才可以較好的比較迭代次數(shù)對優(yōu)化效率的設置迭代次數(shù)分別為20,50,100,150,所得不同用電功時間時間——原始負荷0時間0圖4-11100次迭代充電功率曲線0時間0圖4-12200次迭代充電功率曲線所得不同用電功率參數(shù)，其對優(yōu)化效果影響如表4-3:優(yōu)化時間(秒)用電費用(元)由上述的圖表所示，在完全忽略了由于迭代次數(shù)較小產生的局部最優(yōu)解的情況下，通過對不同迭代次數(shù)下的用電成本進行比較，在相關背景支撐下可以說明在一定的范圍內，當?shù)跀?shù)據處理階段，本文采用各式各樣的統(tǒng)計辦法來檢測數(shù)據的可靠性，并識別出潛藏的異常值。通過對數(shù)據分布特點進行深入探究，本文得以高效地去除那些明顯偏離正常區(qū)間的數(shù)據點，同時保留富有代表性的樣本詳情。而且，本文運用敏感性分析來衡量不同參數(shù)的改變對研究結論產生的影響程度，從而確保最終結論的穩(wěn)定性與通用性。但是當?shù)党^了一定數(shù)量值時，系統(tǒng)無法找到一個全局最優(yōu)解，過多的迭代也只能大大增加整個系統(tǒng)正常運行的時間，如100次迭代和200次迭代兩組數(shù)據中可得，考慮到當前形勢在充電樁數(shù)量為60個，充電汽車為180輛情況下，在200次迭代中，結果已經收斂，用電費用與100次迭代差距不大。值得注意的是，由于實驗數(shù)據較小，無法精確計算出最先收斂的迭代次數(shù)，所以在實際應用中，需要按照實際情況確定迭代次數(shù)。對于本次實驗采用的遺傳算法，影響優(yōu)化效率的因素主要包括了預設種群規(guī)模的大小，迭代次數(shù)，小區(qū)充電樁和汽車充電的數(shù)量之比，對于種群規(guī)模來說，種群規(guī)模過小會發(fā)生近親遺傳，產生劣質基因。使得種群無法朝著理想方向進化，無法得到繼承優(yōu)良性狀的個體；對于群體規(guī)模太大，結果又會發(fā)生難以收斂到最優(yōu)解或造成資源浪費，降低穩(wěn)定性。對于迭代的次數(shù)來說，據此可推測其發(fā)展進化的代數(shù)太小，種群的進化不成熟，不容易得到收斂；進化的代數(shù)過大，種群在繁殖進化的過程中如果已經收斂成熟，則后續(xù)的迭代就是沒有意義的，只能增加時間成本和造成資源浪費。變異的概率：如果變異的概率過小，則通過變異運算操作對于產生一個新的種群個體的能力和對于早熟種群現(xiàn)象的抑制能力都會比較差，種群的多樣性降低得太快，容易造成收斂不穩(wěn)定；變異的概率過大，盡管種群的多樣性可以得到保證，但是隨機性過大，產生最適應解的概率也隨之增大。交叉概率：種群交叉的概率過小，種群不能有效地更新，導致收斂結果對此不具說服力；交叉概率過高，與變化概率相似，容易損害已有最適應解，或者容易使得錯失最優(yōu)解。本次實驗中，由于小區(qū)都是老舊住宅，電動汽車使用的充電樁數(shù)量有限。當電動汽車的數(shù)量太多，優(yōu)化效果就會變差，甚至優(yōu)化系統(tǒng)就會無法運行。所以在規(guī)劃充電樁數(shù)量前，小區(qū)物業(yè)管理公司要根據具體充電汽車數(shù)量及用戶需求設置參數(shù)，以滿足更多用戶需求。本文提出了一種實時充電控制策略，以優(yōu)化過程和順序控制削峰為目的，優(yōu)化了功率引導曲線，結合車輛狀態(tài)的恢復和充電需求的實時跟蹤，對電動汽車充電策略進行了有序的安排。主要研究內容如下：(1)使用蒙特卡羅方法對電動汽車無序充電行為建模，提取電動汽車開始充電時間以及初始電量，計算出每輛電動汽車所需充電時間，得到電動汽車無序充電電網輸出功率曲線。由算例仿真可以得出：電動汽車無序充電會造成功率峰谷差、功率波動幅度增大，對電網系統(tǒng)造成巨大損害。(2)建立電動汽車有序充電模型并使用遺