CN119419928A 一种考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法 （淮阴工学院）_第1页
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一种考虑电动汽车有序充放电的微电网多本发明公开了一种考虑电动汽车有序充放离S的概率密度函数和电动汽车最终返程时刻t法。本发明能够有效解决微电网多目标优化问2步骤2：通过对车辆行驶数据进行拟合，得到电动汽和电动汽车最终返程时刻t的概率密度函数，利用蒙特卡罗法对电动汽车充放电需求进行2.根据权利要求1所述的考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，其3.根据权利要求1所述的考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，其特征在于，所述步骤2利用蒙特卡罗法对电动汽车充放电需求进行模拟预测的概率密度函34.根据权利要求3所述的考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，其2)电动汽车有序充放电模型：将电动汽车的5.根据权利要求1所述的考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，其4grid6.根据权利要求1所述的考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，其t代子种群个体i的目标向量的模，表示子种群中与第t代参第t代子种群中个体i与参考向量vj之间的锐角量之间的最小夹角值，表示第t代子种群中所有个体与其关联的参考向量νi之间夹角的7.根据权利要求6所述的考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，其特征在于，所述步骤5利用改进的参考向量引导进化算法求解微电网数学模型具体包括以56次计算只能得到一个最优解。多目标智能优化算法可以同时优化两个相互冲突的目标函子集为目标。参考向量引导进化算法对参考向量的指导选择时利用角度惩罚距离(APD)作7函数和电动汽车最终返程时刻t的概率密度函数，利用蒙特卡罗法对电动汽车充放电需求[0019]进一步地，所述步骤2利用蒙特卡罗法对电动汽车充放电需求进行模拟预测的概8[0035]由于调度周期T为0至24时，根据电动汽车最终返程时刻t、最大放电时间T",即9考向量之间的最小夹角值，表示第t代子种群中所有个体与其关联的参考向量νi之间夹[0051]进一步地，所述步骤5利用改进的参考向量引导进化算法求解微电网数学模型具[0057]步骤5.6：精英选择：从种[0068]3、本发明针对微电网的优化调度问题，提出了一种改进的参考向量引导进化算[0132]其中k为Chebyshev多项式的阶次，能够生成不相关的有遍历性质的混沌序列，[0133](1)规定种群数为N，在D维空间中随机产生一个D维向量作为初始个体，Y＝(y1,[0150]本文中的参考向量的起始点始终是坐标原点，将种群Pt中的个体的目标值考向量之间的最小夹角值，表示第t代子种群中所有个体与其关联的参考向量νi之间夹阶段生成的第i个均匀分布参考向量，和分别表示第t+1代中每个目标函数的最大[0174]步骤5.6：精英选择

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