一种基于正弦余弦算法的大规模电动汽车充放电多目标优化方法
摘要:
本申请揭露一种基于正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)的大规模电动汽车充放电多目标优化方法,该方法通过相似分群的方法将大规模电动汽车进行分群归类,使用SCA算法进行电动汽车群体充放电策略的制定,以实现电网侧削峰填谷、用户侧充电费用最小的目标。另外,所采用的正弦余弦算法是一种较新的智能算法,相比于经典的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)等,具有收敛速度更快,全局收敛性更强等特点,从而使电动汽车充放电计划制定地更为合理。
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