基于分散搜索算法的停车场PEV充放电优化调度方法

摘要

一种基于分散搜索算法的停车场PEV充放电优化调度方法：S1建立收益模型；S2采用分散搜索算法优化调度：S2-1编码；S2-2初始化种群；S2-3替代初始化种群；S2-4降序排列；S2-5建立初始参考集；S2-6有新的解转到步骤S2-7；S2-7生成子集；S2-8标识新解；S2-9判断子集是否为空；S2-10选择子集s；S2-11生成新解x^s；S2-12得到改进解x^s’；S2-13目标函数值好于最差的解执行S2-14；S2-14替换最差解；S2-15设置新解标识；S2-16从子集中删除s；S2-17有新解转到S2-6，无则结束。本发明简单可行有效地优化，实现“低买高卖”，最大限度地获得收益。

主权项

一种基于分散搜索算法的停车场PEV充放电优化调度方法，包括以下步骤：S1建立停车场PEV充放电收益模型：最大化${\mathrm{PM}}_i=\underset{j\in {\mathrm{DTS}}_i}{\Sigma }{D}_{\mathrm{ij}}-\underset{j\in {\mathrm{CTS}}_i}{\Sigma }{C}_{\mathrm{ij}}---\left(1\right)$约束条件为$D_{\mathrm{ij}}={\mathrm{TOU}}_j*({\mathrm{BC}}_{\mathrm{Avail}}^i-\mathrm{SOC}*{\mathrm{BC}}_{\max }^i)*E_D^i,j\in {\mathrm{DTS}}_i---\left(2\right)$$C_{\mathrm{ij}}={\mathrm{TOU}}_j*(\mathrm{SOC}*{\mathrm{BC}}_{\max }^i-{\mathrm{BC}}_{\mathrm{Avail}}^i)*\frac{1}{E_C^i},j\in {\mathrm{CTS}}_i---\left(3\right)$其中，TOU_j表示时刻j的实时电价；表示车辆i电池的最大容量；表示车辆i电池的当前可用容量；和分别表示电池的充电效率和放电效率；DTS_i和CTS_i分别表示车辆i的放电时间集和充电时间集；PMi表示车辆i的收益，即充放电费用差；Dij表示车辆车辆i在时刻j的放电收益，Cij表示车辆车辆i在时刻j的充电成本；式(1)表示调度指标为车辆i的收益，即充放电费用差；式(2)表示车辆i在时刻j的放电收益，式(3)表示车辆i在时刻j的充电成本；S2采用分散搜索算法，优化停车场PEV充放电调度，包括以下子步骤：S2‑1编码：用两位二进制数串来代表任意时间间隔内PEV的充放电：00‑充电，11‑放电，01、10‑保持；考虑一天中24个时间间隔，每个解的编码长度为2*24＝48；另外，在车辆i的到达时刻AT_i和离开时刻DT_i之外时间的充放电是没有意义的，即子串要定义成01或10；S2‑2初始化种群：选择一个整数作为群体的规模参数，随机生成解空间该整数个初始个体作为初始群体，代表问题的一些可能解；S2‑3对S2‑2中产生的初始解按分时电价进行降序排列，对于停车场中的每辆PEV，都在电价最高时进行放电操作，在电价最低时进行充电操作，每辆PEV只进行一次充放电；将改进后的解放入初始种群中替代初始化的种群；S2‑4将改进后种群中的解按照目标函数值进行降序排列；S2‑5建立初始参考集RefSet＝RefSet1∪RefSet2，包括两个子集，具有b₁个高质量解的子集Refset1和具有b₂个较好多样性的子集Refset2；在本分散搜索解算法中，将等于b1+b2的参考集的大小b设为5，b₁为3，b₂为2；首先从P中选择3个目标函数值最好的解放入参考集中建立RefSet1，然后通过计算解之间的距离选择多样性解；两个解之间的距离为两个解编码不同的位的个数；计算目前不在参考集中的其他初始解，对于在P‑RefSet集合中的解x计算其与每一个在RefSet集合中的解y之间的距离d_i(x，y)，并选择出min{d_i(x，y)}其中i取值从1到目前参考集中的解个数，从这些最小值中选择一个产生最大距离的解，将其放入RefSet2；重复这个过程直到|RefSet2|＝2，并记录有新解产生；S2‑6判断是否有新的解生成，如果有转到步骤S2‑7开始执行，若没有则转到S2‑9；S2‑7按照子集产生方法生成子集；S2‑8标识没有新解生成；S2‑9判断子集是否为空，当子集不为空时，转到S2‑10开始执行；当子集为空时结束；S2‑10选择子集s；S2‑11应用解组合方法，针对子集中的解，计算不同解在到达和离开时间范围内每个小时充放电状态对整个目标函数的影响，选择影响因子最大的充放电状态作为每个小时最终的充放电状态，组合成为一个新解；最后对到达和离开时间范围充放电的情况进行计算，保证放电过程中动力电池的剩余电量维持在SOC以上，一旦在放电过程中电能状态达到SOC，放电过程立即停止；对组合后的解进行计算，从收益最小的部分进行可行化，直到满足约束要求，生成新解x^s；S2‑12将新解x^s按分时电价进行降序排列，对于停车场中的每辆PEV，都在电价最高时进行放电操作，在电价最低时进行充电操作，每辆PEV只进行一次充放电；得到一个新的改进解x^s’；S2‑13如果改进解x^s’不在RefSet中，且x^s’的目标函数值好于在RefSet中目标函数值最差的解那么执行S2‑14；S2‑14将x^s’加入到RefSet中替换RefSet中的最差解；S2‑15设置有新解产生的标识；S2‑16从子集中删除s，转到S2‑9执行；S2‑17如果有新解产生转到S2‑6执行，如果没有结束。