隨著科技快速的發(fā)展,環(huán)境惡化和能源危機(jī)問題日益加劇。電動汽車作為一種使用清潔能源的交通工具,一經(jīng)問世便受到了廣泛的關(guān)注。電動汽車充換電站作為電動汽車普及的重要保障,其調(diào)度優(yōu)化問題較為流行。隨著電動汽車數(shù)量的增長和充電需求的日益增大,大規(guī)模的無序充電行為會影響電網(wǎng)的穩(wěn)定性甚至增加充換電站運(yùn)行成本,因此解決充換電站優(yōu)化調(diào)度問題具有重要意義。而傳統(tǒng)優(yōu)化算法在解決這類優(yōu)化問題往往存在一定的弊端,如收斂速度慢、易陷局部最優(yōu)。作為一種用于解決優(yōu)化問題的演化計(jì)算基數(shù),群智能算法在一定程度上克服了傳統(tǒng)優(yōu)化算法的缺陷,其優(yōu)化效果較傳統(tǒng)方法要好。由于優(yōu)化問題種類較多,且尚不存在一種優(yōu)化算法可以解決所有的優(yōu)化問題,為此本文對能夠較好解決優(yōu)化問題的一種群智能算法即蚱蜢優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn)并提出了精英反向?qū)W習(xí)策略的蚱蜢優(yōu)化算法。本文通過構(gòu)建一個電動汽車充換電站的充電調(diào)度模型用來檢驗(yàn)精英反向?qū)W習(xí)策略蚱蜢優(yōu)化算法的尋優(yōu)性能。本文主要工作內(nèi)容如下:1、首先對課題的研究背景與意義以及電動汽車技術(shù)的發(fā)展情況進(jìn)行簡單地介紹;然后對群智能算法進(jìn)行了簡單介紹,包括群智能算法的起源、發(fā)展、優(yōu)勢等,并重點(diǎn)介紹了蚱蜢優(yōu)化算法;最后介紹... 

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究概況與發(fā)展
    1.3 研究目標(biāo)與方法
    1.4 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第2章 群智能算法與蚱蜢優(yōu)化算法簡介
    2.1 群智能算法概述
        2.1.1 傳統(tǒng)優(yōu)化算法的缺陷
        2.1.2 元啟發(fā)式算法簡介
        2.1.3 群智能算法的起源
        2.1.4 群智能算法的發(fā)展
        2.1.5 群智能算法的優(yōu)勢
    2.2 蚱蜢優(yōu)化算法
        2.2.1 蚱蜢優(yōu)化算法的提出
        2.2.2 蚱蜢優(yōu)化算法的仿生學(xué)原理
        2.2.3 蚱蜢優(yōu)化算法的智能行為及算法流程
    2.3 本章小結(jié)
第3章 精英反向?qū)W習(xí)策略的蚱蜢優(yōu)化算法
    3.1 精英反向?qū)W習(xí)策略的蚱蜢優(yōu)化算法的提出
        3.1.1 混沌序列初始化機(jī)制
        3.1.2 精英反向?qū)W習(xí)決策機(jī)制
        3.1.3 基于Lévy飛行的隨機(jī)擾動機(jī)制
        3.1.4 非線性收斂策略
        3.1.5 精英反向?qū)W習(xí)策略蚱蜢優(yōu)化算法流程
    3.2 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果與分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于精英反向?qū)W習(xí)策略蚱蜢優(yōu)化算法的電動汽車充換電站充電調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化
    4.1 充換電站運(yùn)行模式
    4.2 目標(biāo)函數(shù)
    4.3 約束條件
    4.4 精英反向?qū)W習(xí)策略的蚱蜢算法優(yōu)化BSS充電調(diào)度的步驟
    4.5 實(shí)驗(yàn)算例
    4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.6.1 算法分析
        4.6.2 充換電站有序充電結(jié)果分析
    4.7 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 未來研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3696585