电动汽车换电站调度优化问题下的约束罚函数

发布时间：2018-04-05 18:41

  本文选题：电动汽车　切入点：换电站　出处：《电力自动化设备》2016年10期

【摘要】：传统的罚函数约束问题处理方式极易陷入局部最优,难以达到理想的优化效果。针对这一问题,提出了一种新的约束罚函数处理方法,该方法结合粒子群优化算法的原理特性和已有的自适应罚函数方法,组成了分段穿透罚函数。以粒子群优化算法为求解工具,对计及分时电价和可再生能源的电动汽车换电站多目标调度模型进行优化,在MATLAB仿真平台上对比了传统严格递增罚函数、自适应罚函数和分段穿透罚函数方法,验证了所提分段穿透罚函数处理方法具有求解速度快、全局寻优能力强的特点,能有效解决电动汽车换电站调度优化中的高维、高约束问题。
[Abstract]:The traditional penalty function constraint problem is easy to fall into the local optimum, and it is difficult to achieve the ideal optimization effect.In order to solve this problem, a new method of dealing with constrained penalty function is proposed. This method combines the principle characteristics of particle swarm optimization algorithm and the existing adaptive penalty function method to form a piecewise penetrable penalty function.Using particle swarm optimization algorithm as the solution tool, the multi-objective scheduling model of electric vehicle switching power station considering time-sharing price and renewable energy is optimized, and the traditional strict incremental penalty function is compared on the MATLAB simulation platform.The adaptive penalty function and the piecewise penetrable penalty function method have proved that the proposed piecewise penetrable penalty function method has the characteristics of fast solving speed and strong global optimization ability, and can effectively solve the high dimension in the dispatching optimization of electric vehicle switching power station.High constraint problem.
【作者单位】： 长沙理工大学电气与信息工程学院;
【分类号】：TM73;U491.8

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本文编号：1715983