[发明专利]一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法

权利要求书

1.一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法，其特征在于，该充电策略优化方法包括以下步骤：

步骤一、建立电动汽车充电的微电网模型；

步骤二、定义微电网模型的优化目标函数；

步骤三、根据步骤二定义的优化目标函数，得到电动汽车充电策略；

步骤四、基于QPSO算法对步骤三得到的电动汽车充电策略进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法，其特征在于，步骤一中微电网模型包括储能系统、光伏发电系统、并网系统、能量管理系统和电动汽车充电系统。

3.根据权利要求2所述的一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法，步骤二中的优化目标函数包括：电动汽车充电价格和电动汽车充电系统消耗总电量中光伏发电系统提供电量所占比例。

4.根据权利要求3所述的一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法，其特征在于，电动汽车充电系统消耗总电量中光伏发电系统提供电量所占比例用公式(1)表示；

所述公式(1)为：

式中，PNTC为电动汽车充电系统消耗总电量中光伏发电系统提供电量所占比例，Q_PV为光伏发电系统产生的电能用于对电动汽车充电系统充电的电量，Q_EV为电动汽车充电系统消耗电能的总电量。

5.根据权利要求3所述的一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法，其特征在于，步骤三中得到电动汽车充电策略的具体方法为：

步骤三一、根据日前光伏发电功率预测结合电动汽车充电需求，确定微电网模型中储能系统初始SOC；

步骤三二、设置微电网模型中QPSO算法的粒子维度；

步骤三三、计算QPSO算法的吸引子；

步骤三四：对QPSO算法中粒子的位置进行更新，并设置创新参数；

步骤三五：得到电动汽车充电策略。

6.根据权利要求3所述的一种基于QPSO算法的电动汽车充电策略优化方法，其特征在于，步骤四中基于QPSO算法对电动汽车充电策略进行优化的具体方法为：

步骤四一、获取光伏发电系统发电量的预测曲线；

步骤四二、通过光伏发电系统的发电量与电动汽车充电系统用电量进行对比，并得到两者的缺额，根据两者的缺额确定储能系统的初始SOC；

步骤四三、在微电网模型中输入光伏发电系统的功率及电动汽车充电系统的初始SOC；

步骤四四、初始化粒子群参数和种群位置；

步骤四五、更新粒子位置，并判断选择粒子是否符合微电网模型，如果不符合，则执行步骤四六；如果符合，则执行步骤四七；

步骤四六、设置罚函数，并对适应度值进行约束，然后执行步骤四七；

步骤四七、评估适应度值，并更新粒子最优位置；

步骤四八、判断前种群的最优值是否大于当前种群的全局最优值，如果前种群的最优值大于当前种群的全局最优值，则执行步骤四十；否则，执行步骤四九；

步骤四九、更新全局最优粒子位置，然后执行步骤四十；

步骤四十、判断迭代次数是否达到最大；如果否，则返回执行步骤四五；如果是，则得到全局最优的粒子，并输出最优充电策略，完成对电动汽车充电策略的优化。