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(yōu)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(yōu)化問題方面展現(xiàn)出優(yōu)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(yōu)化算法性能和建立多目標優(yōu)化模型，實現(xiàn)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。

為提高算法性能，本文提出兩種改進策略：動態(tài)慣性權重調整和自適應分組機制。動態(tài)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(fā)能力。自適應分組機制則根據種群適應度方差動態(tài)調整子群數(shù)量，避免算法過早收斂。

改進后的蛙跳算法在保持原有優(yōu)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(shù)的對比實驗，驗證了改進算法的，為后續(xù)有序充電策略的優(yōu)化奠定了堅實基礎。

為實現(xiàn)電動汽車有序充電，本文建立了多目標優(yōu)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(shù)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(yōu)化結果的可行性和實用性。通過合理設置權重系數(shù)，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(yōu)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(shù)，將有序充電問題轉化為算法可處理的形式。算法的優(yōu)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。

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(qū)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(tǒng)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(yōu)于對比算法。在負荷優(yōu)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(xiàn)出良好的擴展性，在不同規(guī)模的電動汽車群體中均能保持優(yōu)異性能。

通過與傳統(tǒng)分時電價策略的對比，進一步驗證了所提策略的。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(guī)模接入電網提供了可行的解決方案。

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網技術對接入系統(tǒng)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(shù)據采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài)，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(lián)網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應用場所

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

4.3系統(tǒng)結構

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據采集層、網絡傳輸層、數(shù)據層和客戶端層。

2）數(shù)據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)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(shù)，并進行電能計量和保護。

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數(shù)據上傳至搭建好的數(shù)據庫服務器。

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

5）應客戶端層：系統(tǒng)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(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎數(shù)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。