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计及灵敏度的改进自适应粒子群算法在电动汽车充电降低馈线网损中的研究
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  • 英文篇名:Research on feeder line's loss in electric vehicles charging applying an improved adaptive particle swarm optimization algorithm considering sensitivity
  • 作者:朱鹰屏 ; 韩新莹 ; 岑健 ; 周卫
  • 英文作者:ZHU Yingping;HAN Xinying;CEN Jian;ZHOU Wei;School of Automation,Guangdong Polytechnic Normal University;
  • 关键词:电动汽车 ; 有序充电 ; 损耗 ; 灵敏度 ; 优化
  • 英文关键词:electric vehicles;;coordinated charging;;loss;;sensitivity;;optimization
  • 中文刊名:DLQB
  • 英文刊名:Electric Power Science and Engineering
  • 机构:广东技术师范大学自动化学院;
  • 出版日期:2019-05-28
  • 出版单位:电力科学与工程
  • 年:2019
  • 期:v.35;No.229
  • 基金:广东省科技应用型重大专项项目(2016B020243011);; 广东省科技重大专项项目(2017B030305004);; 广东省普通高校省级重大科研项目(2017KZDXM052)
  • 语种:中文;
  • 页:DLQB201905005
  • 页数:6
  • CN:05
  • ISSN:13-1328/TK
  • 分类号:30-35
摘要
针对电动汽车充电给馈电线路带来一系列的问题,提出了一种馈电线路下电动汽车充电调度降低网损的方法。该方法通过网损灵敏度选择合理的充电节点,然后再通过智能群优化算法对电动汽车的充电行为进行优化调度。优化算法采用一种改进的自适应粒子群算法,算法自适应的将临近变异运用于粒子群优化中。最后,对一个实际的24节点馈电线路的算例进行了仿真计算,结果表明该充电安排在降损节能、提高电能质量上有较好的作用。
        A series of questions being put out in electric vehicles(EVs) charging, a method of EV charging scheduling is proposed to reduce the line losses in a feeder line. First, the power losses sensitivity is planed to select the reasonable nodes of charging. Then the EVs charging behavior optimization algorithm is presented by using particle swarm optimization(PSO). This is an improved adaptive PSO algorithm in which closest point search and the crossover and mutation are applied. Finally, an actual feeder lines of 24 nodes are simulated, and the result shows that the algorithm can lower power losses and improve the power quality.
引文
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