基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法，包括：根据各个充电订单对应的充电子时段和充电总量，获取不同的多组充电方案；每组充电方案中包括多个充电订单各自对应的充电方案信息；根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新；获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，并根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差；从更新后的多组充电方案中，确定出用电负荷峰谷差最小的目标充电方案，并根据目标充电方案，向多辆待充电的电动汽车发送充电指令，实现了根据电动汽车的充电总量进行充电方案的编排，并及时发送充电指令，有效提高电网稳定性和发电利用率。

【技术实现步骤摘要】
基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法和装置
本申请涉及用电调度
，特别是涉及一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着环境污染现象日益严重，插电式电动汽车(PEV)作为一种既清洁环保又能缓解当前能源危机的新型代步工具，逐渐引起人们的广泛的关注。在现有技术中，往往是针对充电站进行有序用电管理，实现对电动汽车有序用电管理。然而，由于不同的电动汽车具有不同的充电编排计划，多辆电动汽车充电时，用电情况复杂，上述方法难以实时保证电网的稳定性。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法、装置、计算机设备和存储介质。一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法，所述方法包括：获取多辆待充电的电动汽车对应的充电订单，并确定各个充电订单对应的充电时段和充电总量；所述充电时段包括至少一个充电子时段；根据各个充电订单对应的充电子时段和充电总量，获取不同的多组充电方案；每组充电方案中包括多个充电订单各自对应的充电方案信息，所述充电方案信息为每辆电动汽车在各个充电子时段对应的预期充电负荷；根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新；获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，并根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差；其中，所述用电负荷峰谷差为用电总负荷最大值和用电总负荷最小值的差；从更新后的多组充电方案中，确定出用电负荷峰谷差最小的目标充电方案，并根据所述目标充电方案，向所述多辆待充电的电动汽车发送充电指令。可选地，所述获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，包括：获取预设时间范围内的居民用电负荷预测曲线；所述预设时间范围包括所有充电子时段；根据所述居民用电负荷预测曲线，获每个充电子时段对应的居民用电负荷最大值和居民用电负荷最小值，作为该充电子时段对应的居民用电负荷最值。可选地，所述根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差，包括：根据更新后每组充电方案中各个充电订单对应的充电方案信息，确定每组充电方案中，各个充电子时段对应的预期充电负荷总量；针对每组充电方案，根据各个充电子时段对应的居民用电负荷最值和预期充电负荷总量，确定各个充电子时段对应的用电负荷范围，根据各个用电负荷范围，获取用电总负荷最大值和用电总负荷最小值，并根据所述用电总负荷最大值和所述用电总负荷最小值的差值，确定用电负荷峰谷差。可选地，所述根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新，包括：根据多组充电方案，确定多个天牛对应的位置信息；其中，每个天牛的位置信息对应一组充电方案，位置信息中的各个分量与充电方案中各辆电动汽车在各个充电子时段的预期充电负荷对应；根据每个天牛的位置信息和预设的适应值函数，确定每个天牛对应的适应值；根据各个天牛当前的适应值，确定群体最优位置信息和每个天牛对应的个体最优位置信息；针对每个天牛，根据所述群体最优位置信息和该天牛对应的个体最优位置信息，确定天牛左须与天牛右须的距离，根据所述距离、群体最优位置信息和个体最优位置信息，确定更新速度，并根据所述更新速度对当前位置进行更新，获取更新后的位置信息；根据每个天牛的当前位置信息，得到更新后的多组充电方案。可选地，所述根据各个天牛当前的适应值，确定群体最优位置信息和每个天牛对应的个体最优位置信息，包括：获取历史群体最优位置对应的第一历史适应值，并比较所述第一历史适应值和各个天牛当前的适应值，将最大的适应值所对应的位置信息作为群体最优位置信息；以及，获取每个天牛的历史个体最优位置对应的第二历史适应值；针对每个天牛，从该天牛对应的第二历史适应值和当前的适应值中，确定最大的适应值，并将最大的适应值所对应的位置信息，作为该天牛的个体最优位置信息。可选地，所述根据所述群体最优位置信息和该天牛对应的个体最优位置信息，确定天牛左须与天牛右须的距离，包括：获取缩放因子；针对每个天牛，获取所述群体最优位置信息和该天牛个体最优位置信息之差的范数，并根据所述范数和所述缩放因子的乘积，确定天牛左须与天牛右须的距离；所述根据所述距离、群体最优位置信息和个体最优位置信息，确定更新速度，包括：获取预设的速度更新函数，所述速度更新函数与所述距离、群体最优位置信息和个体最优位置信息关联；根据所述速度更新函数，确定更新速度；其中，所述速度更新函数为：其中，ω是惯性权重，c1,c2为学习因子，为更新速度，为初始速度，为天牛随机生成的标准化方向向量，dik为天牛左须与天牛右须的距离，为第k次更新时的天牛左须质心坐标，为第k次更新时的天牛右须质心坐标，为天牛左须质心坐标对应的适应值，为天牛右须质心坐标对应的适应值，为第k次更新时的个体最优位置信息，为第k次更新时的群体最优位置信息，为天牛当前的位置信息，矩阵点乘表示同型矩阵对应元素相乘。可选地，在所述根据各个天牛当前的适应值，确定群体最优位置信息的步骤之后，所述方法还包括：确定当前变异概率，并在所述当前变异概率大于概率阈值时，从所述群体最优位置信息中的多个分量中，选择预设数量的分量进行更新；所述分量的更新方式如下：pgkt+1＝pgkt×(1+Arandn)其中，A为扰动幅值，randn为服从标准正态分布的随机变量。一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度装置，所述装置包括：充电订单获取模块，用于获取多辆待充电的电动汽车对应的充电订单，并确定各个充电订单对应的充电时段和充电总量；所述充电时段包括至少一个充电子时段；充电方案获取模块，用于根据各个充电订单对应的充电子时段和充电总量，获取不同的多组充电方案；每组充电方案中包括多个充电订单各自对应的充电方案信息，所述充电方案信息为每辆电动汽车在各个充电子时段对应的预期充电负荷；充电方案更新模块，用于根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新；峰谷差获取模块，用于获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，并根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差；其中，所述用电负荷峰谷差为用电总负荷最大值和用电总负荷最小值的差；充电模块，用于从更新后的多组充电方案中，确定出用电负荷峰谷差最小的目标充电方案，并根据所述目标充电方案，向所述多辆待充电的电动汽车发送充电指令。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述方法的步骤。上述一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取多辆待充电的电动汽车对应的充电订单，并确定各个充电订单对应的充电时段和充电总量；所述充电时段包括至少一个充电子时段；/n根据各个充电订单对应的充电子时段和充电总量，获取不同的多组充电方案；每组充电方案中包括多个充电订单各自对应的充电方案信息，所述充电方案信息为每辆电动汽车在各个充电子时段对应的预期充电负荷；/n根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新；/n获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，并根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差；其中，所述用电负荷峰谷差为用电总负荷最大值和用电总负荷最小值的差；/n从更新后的多组充电方案中，确定出用电负荷峰谷差最小的目标充电方案，并根据所述目标充电方案，向所述多辆待充电的电动汽车发送充电指令。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于天牛须搜索算法的电动汽车充电调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多辆待充电的电动汽车对应的充电订单，并确定各个充电订单对应的充电时段和充电总量；所述充电时段包括至少一个充电子时段；
根据各个充电订单对应的充电子时段和充电总量，获取不同的多组充电方案；每组充电方案中包括多个充电订单各自对应的充电方案信息，所述充电方案信息为每辆电动汽车在各个充电子时段对应的预期充电负荷；
根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新；
获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，并根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差；其中，所述用电负荷峰谷差为用电总负荷最大值和用电总负荷最小值的差；
从更新后的多组充电方案中，确定出用电负荷峰谷差最小的目标充电方案，并根据所述目标充电方案，向所述多辆待充电的电动汽车发送充电指令。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，包括：
获取预设时间范围内的居民用电负荷预测曲线；所述预设时间范围包括所有充电子时段；
根据所述居民用电负荷预测曲线，获每个充电子时段对应的居民用电负荷最大值和居民用电负荷最小值，作为该充电子时段对应的居民用电负荷最值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的每组充电方案和各个充电子时段对应的居民用电负荷最值，确定每组充电方案对应的用电负荷峰谷差，包括：
根据更新后每组充电方案中各个充电订单对应的充电方案信息，确定每组充电方案中，各个充电子时段对应的预期充电负荷总量；
针对每组充电方案，根据各个充电子时段对应的居民用电负荷最值和预期充电负荷总量，确定各个充电子时段对应的用电负荷范围，根据各个用电负荷范围，获取用电总负荷最大值和用电总负荷最小值，并根据所述用电总负荷最大值和所述用电总负荷最小值的差值，确定用电负荷峰谷差。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据天牛须搜索算法，对多组充电方案进行更新，包括：
根据多组充电方案，确定多个天牛对应的位置信息；其中，每个天牛的位置信息对应一组充电方案，位置信息中的各个分量与充电方案中各辆电动汽车在各个充电子时段的预期充电负荷对应；
根据每个天牛的位置信息和预设的适应值函数，确定每个天牛对应的适应值；
根据各个天牛当前的适应值，确定群体最优位置信息和每个天牛对应的个体最优位置信息；
针对每个天牛，根据所述群体最优位置信息和该天牛对应的个体最优位置信息，确定天牛左须与天牛右须的距离，根据所述距离、群体最优位置信息和个体最优位置信息，确定更新速度，并根据所述更新速度对当前位置进行更新，获取更新后的位置信息；
根据每个天牛的当前位置信息，得到更新后的多组充电方案。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个天牛当前的适应值，确定群体最优位置信息和每个天牛对应的个体最优位置信息，包括：
获取历史群体最优位置对应的第一历史适应值，并比较所述第一历史适应值和各个天牛当前的适应值，将最大的适应值所对应的位置信息作为群体最优位置信息；
以及，
获取每个天牛的历史个体最优位置对应的第二历史适应值；
针...

【专利技术属性】
技术研发人员：何恒靖，周尚礼，张乐平，张本松，张维，谢文旺，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44