【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源调度领域，尤其涉及一种改进骨干粒子群算法的v2g充放电调度方法及系统。
技术介绍
1、随着可再生能源和自动驾驶技术的发展，电动汽车(electricvehicles，evs)作为新兴的交通方式受到了广泛关注。电动汽车因其在城市环境中清洁高效的运行、低噪音、高能量转换效率和舒适的乘坐体验而逐渐流行，有效应对了当前不可再生能源短缺和环境污染问题。然而，电动汽车大规模融入电网可能会显著增加需求，给现有电力基础设施的运营完整性带来挑战。电动汽车连接和断开电网的随机性可能会增加电网不稳定性，影响其运行，会对电网的稳定性和可靠性产生负面影响，因此有必要设计一种电动车充放电调度策略，提高电网运行的稳定性和资源利用效率。
2、对于该类电动车充放电优化调度数学模型，传统的优化方法依赖于初始点求解，元启发式方法虽然在有限时间内通过规则选择和更新实现最优解，但其算法效率和性能无法满足于该充放电调度的应用场景。
技术实现思路
1、有鉴于此，为了解决现有充放电调度方法中所应用的元启发式...
【技术保护点】
1.一种改进骨干粒子群算法的V2G充放电调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种改进骨干粒子群算法的V2G充放电调度方法，其特征在于，在模型求解的过程中，还包括：
3.根据权利要求2所述一种改进骨干粒子群算法的V2G充放电调度方法，其特征在于，所述对电动车负荷进行估算，得到估计数据这步骤，其具体包括：
4.根据权利要求2所述一种改进骨干粒子群算法的V2G充放电调度方法，其特征在于，所述基于所述估计数据、电网侧需求和预设的目标约束，构建充放电调度模型这一步骤，其具体包括：
5.根据权利要求4所述一种...
【技术特征摘要】
1.一种改进骨干粒子群算法的v2g充放电调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种改进骨干粒子群算法的v2g充放电调度方法，其特征在于，在模型求解的过程中，还包括：
3.根据权利要求2所述一种改进骨干粒子群算法的v2g充放电调度方法，其特征在于，所述对电动车负荷进行估算，得到估计数据这步骤，其具体包括：
4.根据权利要求2所述一种改进骨干粒子群算法的v2g充放电调度方法，其特征在于，所述基于所述估计数据、电网侧需求和预设的目标约束，构建充放电调度模型这一步骤，其...
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