%0 Journal Article
%T 大规模电动汽车集群分层实时优化调度
%A 余涛
%A 张孝顺
%A 潘振宁
%A 王德志
%J 电力系统自动化
%D 2017
%X 为解决电动汽车的大规模实时优化调度问题,根据接入电动汽车不同的期望充电完成时间,将其划分为若干个不同优先级的电动汽车集群,在满足车主充电需求、配电网安全运行的同时,建立了考虑电动汽车充放电的大规模集群实时优化调度模型。该调度模型主要分为两个层次:首先,采用灰狼优化(GWO)算法对上层调度进行求解,从而获得各个电动汽车集群的充放电策略;然后,利用提出的能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的底层充放电策略。仿真算例表明:所搭建的集群优化模型能明显降低电动汽车的大规模实时优化调度难度,同时,GWO算法和能量缓冲一致性算法在求解电动汽车的大规模优化调度问题上,更具有实用性和快速性
%K 能量缓冲一致性
%K 大规模电动汽车
%K 集群分层优化
%K 充放电优化
%K 灰狼优化算法
%K energy buffer consensus
%K large-scale electric vehicles
%K hierarchical optimization of clusters
%K charging/discharging optimization
%K grey wolf optimization algorithm
%U http://www.aeps-info.com/aeps/article/abstract/20160919012?st=article_issue