基于NSGA-Ⅱ的电动汽车协调充电策略研究

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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 the grid, reduce the power loss and increase the node voltage level, a multi-objective optimization model of electric vehicle is constructed. The non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA) NSGA- Ⅱ and entropy method to solve the problem of coordinated charging strategy of EV. The case study shows that the 30-node power distribution system verifies the feasibility of this coordinated charging strategy.
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