摘要:本文針對電動汽車無序充電對電網造成的影響，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慣性權重和自適應分組機制，優化了傳統蛙跳算法的性能。建立了以超小化電網負荷波動、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，為電動汽車大規模接入電網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；負荷優化；智能算法

1.引言

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，在解決復雜優化問題方面展現出優勢，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，通過優化算法性能和建立多目標優化模型，實現電網、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。

2.改進蛙跳算法設計

蛙跳算法是一種基于群體智能的優化算法，模擬青蛙群體在覓食過程中的信息交流和協作行為。傳統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優化。然而，傳統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：動態慣性權重調整和自適應分組機制。動態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能力。自適應分組機制則根據種群適應度方差動態調整子群數量，避免算法過早收斂。

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

3.有序充電策略模型構建

實現電動汽車有序充電，本文建立了多目標優化模型。模型以超小化電網負荷波動、用戶充電成本和電池損耗為目標，綜合考慮了電網、用戶和電池三方面的需求。目標函數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容量約束等。這些約束條件確保了優化結果的可行性和實用性。通過合理設置權重系數，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，將有序充電問題轉化為算法可處理的形式。算法的優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。

4.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。實驗場景為某小區配電網，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于對比算法。在負荷優化方面，該策略顯著降低了電網負荷峰谷差，提高了負荷均衡度。在經濟性方面，用戶充電成本明顯降低，同時算法收斂速度大幅提升。此外，策略還表現出良好的擴展性，在不同規模的電動汽車群體中均能保持優異性能。

通過與傳統分時電價策略的對比，進一步驗證了所提策略。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，有效緩解電網壓力，為電動汽車大規模接入電網提供了可行的解決方案。

5.安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統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據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，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、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

5.2應用場所

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

5.3系統結構

系統分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

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

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：系統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。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，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。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

5.4.2實時監控

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

5.4.3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，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

5.4.4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場問題。

5.4.5統計分析

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

5.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營商戶，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、優惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

5.4.7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，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送

5.4.8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。

5.5系統硬件配置

6.結束語

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，為有序充電優化提供了有力工具。

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

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，在不同規模的電動汽車群體中均表現出良好的性能。

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