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基于NSGA-Ⅱ的电动汽车协调充电策略研究 被引量:5

NSGA-Ⅱ-Based Coordination Charging Strategy for Electric Vehicle
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摘要 为了减小电动汽车充电对电网的冲击、降低电网损耗和提高节点电压水平,构建了电动汽车多目标优化模型;分析了基于非劣排序遗传算法(elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA)NSGA-Ⅱ和熵权法求解电动汽车协调充电策略的原理;算例分析采用30节点配电系统验证了该协调充电策略的可行性。 In order to reduce the impact of electric vehicle charging on power grid,decrease power loss,and improve the node voltage level,the multi-objective optimization model is constructed.Based on NSGA-II and entropy weight method,this paper analyzes the mechanism to establish the electric vehicle coordination charging strategy.Example analysis,using 30 node distribution system,validates the feasibility of the proposed coordination charging strategy.
出处 《华东电力》 北大核心 2012年第2期300-305,共6页 East China Electric Power
基金 教育部留学归国人员科研启动基金项目(教[2011]1139号)~~
关键词 多目标优化 电动汽车 协调充电 NSGA-Ⅱ 熵权 multi-objective optimization electric vehicle coordination charging NSGA-II entropy weight
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