【摘 要】
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针对电动汽车的充电需求以及未知的实时电价,探讨完整的充电方案,提出一种电动汽车充电站能量管理在线算法,建立由风能、太阳能及电网供电的充电站充电成本优化问题.在电价、风能和太阳能发电量等系统信息已知的条件下,采用离线算法即遗传算法搜索成本最小化问题的全局最优解.由于遗传算法需要已知所有时隙的系统信息,但这些信息是随机分布的,因此提出仅依赖当前信息的在线算法,即基于K-means聚类算法的在线能量管理方案.仿真结果表明,提出的K-means在线算法获得的平均成本优于遗传离线算法,且K-means在线算法收敛速
【机 构】
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东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620
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针对电动汽车的充电需求以及未知的实时电价,探讨完整的充电方案,提出一种电动汽车充电站能量管理在线算法,建立由风能、太阳能及电网供电的充电站充电成本优化问题.在电价、风能和太阳能发电量等系统信息已知的条件下,采用离线算法即遗传算法搜索成本最小化问题的全局最优解.由于遗传算法需要已知所有时隙的系统信息,但这些信息是随机分布的,因此提出仅依赖当前信息的在线算法,即基于K-means聚类算法的在线能量管理方案.仿真结果表明,提出的K-means在线算法获得的平均成本优于遗传离线算法,且K-means在线算法收敛速度更快.因此,在电价、风能和太阳能发电量未知的情况下,采用K-means在线算法可控制充电成本.
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