计算机工程

作者：赵文薇, 林兵, 卢宇, 王明芬

单位：1. 福建师范大学 物理与能源学院, 福州 3501172. 北京大学 信息科学技术学院, 北京 1008713. 福建师范大学 协和学院, 福州 350117

关键词：电动汽车,光储充电站,充电规划,能量调度,需求供给链,目标优化

基金：国家重点研发计划(2018YFB1004800); 国家自然科学基金(62072108); 国家自然科学基金(61672159); 福建省高校产学合作项目(2021H6026); 福建省高校产学合作项目(2022H6024); 福建省社科规划课题(FJ2020C046)

光储充电站(PSCS)的规模化部署是电动汽车(EV)快速普及的关键因素。合理规划光储充电站的运行模式并有效调度多种能源，优化需求供给链，最大化运行效益，是光储充电站可持续运营发展的重点。针对目前光储充电站需求侧的不确定性和供给侧的协调性问题，面向汽车充电预约场景，在需求侧综合考虑汽车充电需求和剩余停车时长等因素，决策相应EV的充电方式。在供给调度侧设计一种基于带精英策略的遗传混合递推算法(EGAHR)进行能量优化调度，以最小化电网取电费用。以EV充电时间片为基本调控时间单元，通过协调需求侧和供给侧的调度信息，合理调度光伏、储能、电网等能源的能量，满足当前时间片内EV充电需求的同时优化系统电费。实验结果表明，基于EGAHR算法的策略相比基于遗传算法、灰狼算法、粒子群算法等经典算法的能量调度策略节约了2.1%~21.9%的充电成本。另外，EGAHR算法可以为多种不同的EV充电模型和差异化电价趋势模型提供参考，为PSCS合理配备储能系统和光伏提供科学经济的部署方案。

来源：2023年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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