[發明專利]基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度方法及系統在審
| 申請號： | 201811096585.6 | 申請日： | 2018-09-19 |
| 公開（公告）號： | CN109066752A | 公開（公告）日： | 2018-12-21 |
| 發明（設計）人： | 周步祥;姚先禹;劉治凡;陳實;楊明通;黃河;何飛宇;魏金蕭 | 申請（專利權）人： | 四川大學 |
| 主分類號： | H02J3/32 | 分類號： | H02J3/32 |
| 代理公司： | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 610044 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 電動汽車 算法 充電 最優解 調度 節點電壓水平 配電網 改進 安全經濟 策略應用 充電問題 局部搜索 網絡損耗 維持系統 削峰填谷 優化策略 運營成本 高滲透 減小 電網 更新 優化 幫助 制定 | ||
1.一種基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度方法，其特征在于，包括：
步驟1：創建初始解；
步驟2：計算配電網穩態運行參數；
步驟3：計算敏感度指標；
步驟4：創建具有限制的候選列表，所述候選列表中包括若干用于組合成解的元素；
步驟5：通過貪心評估函數計算所述候選列表中候選元素的評估值，并根據計算得到的評估值選擇下一個元素加入到所述初始解中；
步驟6：評價目標函數，判斷是否滿足停止迭代條件，如滿足，則停止迭代并得到可行解，否則，返回步驟3；
步驟7：在所述可行解的鄰域內不斷循環迭代，搜索質量更高的解以得到局部最優解集；
步驟8：基于Path-Relinking算法對所述局部最優解集進行更新，得到最終解集；
步驟9：根據所述最終解集，對電動汽車進行充電調度。
2.如權利要求1所述的基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度方法，其特征在于，所述可行解通過編碼矩陣表示，所述編碼矩陣中的每一行代表節點連接的電動車數量，每一列代表電動車充電時段，編碼矩陣中的元素代表電動汽車充電所需時段。
3.如權利要求2所述的基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度方法，其特征在于，創建所述候選列表的步驟包括：
通過貪心評估函數評估將各元素組合到解中所需增加的代價；
將代價低于設定閾值的元素加入所述候選列表。
4.如權利要求1所述的基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度方法，其特征在于，所述具有限制的候選列表中的元素為升序排列。
5.一種基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度系統，其特征在于，包括：
初始解創建模塊，用于創建初始解；
穩態運行參數計算模塊，用于計算配電網穩態運行參數；
敏感度指標計算模塊，用于計算敏感度指標；
候選列表創建模塊，用于創建具有限制的候選列表，所述候選列表中包括若干用于組合成解的元素；
迭代模塊，用于通過貪心評估函數計算所述候選列表中候選元素的評估值，并根據計算得到的評估值選擇下一個元素加入到所述初始解中；
目標函數評價模塊，用于評價目標函數，判斷是否滿足停止迭代條件，如滿足，則停止迭代并得到可行解，否則，返回步驟3；
局部最優解搜索模塊，用于在所述可行解的鄰域內不斷循環迭代，搜索質量更高的解以得到局部最優解集；
局部最優解更新模塊，用于基于Path-Relinking算法對所述局部最優解集進行更新，得到最終解集；
電動汽車充電調度模塊，用于根據所述最終解集，對電動汽車進行充電調度。
6.如權利要求5所述的基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度系統，其特征在于，所述可行解通過編碼矩陣表示，所述編碼矩陣中的每一行代表節點連接的電動車數量，每一列代表電動車充電時段，編碼矩陣中的元素代表電動汽車充電所需時段。
7.如權利要求6所述的基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度系統，其特征在于，所述候選列表創建模塊具體用于：
通過貪心評估函數評估將各元素組合到解中所需增加的代價；
將代價低于設定閾值的元素加入所述候選列表。
8.如權利要求5所述的基于改進GRASP算法的電動汽車有序充電調度系統，其特征在于，所述具有限制的候選列表中的元素為升序排列。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于四川大學，未經四川大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201811096585.6/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
