摘要:本文针对电动汽车无序充电对电网造成的影响，提出了一种基于改进蛙跳算法的有序充电策略。该策略通过引入动态惯性权重和自适应分组机制，优化了传统蛙跳算法的性能。建立了以超小化电网负荷波动、用户充电成本和电池损耗为目标的有序充电模型，并采用改进蛙跳算法进行求解。仿真结果表明，所提策略能有效降低电网负荷峰谷差，减少用户充电成本，并延长电池使用寿命，为电动汽车大规模接入电网提供了可行的解决方案。
关键词:电动汽车；有序充电；蛙跳算法；负荷优化；智能算法

引言
随着全球能源结构调整和环境保护意识的增强，电动汽车作为清洁能源交通工具得到了快速发展。然而，大规模电动汽车的无序充电行为可能导致电网负荷峰谷差加剧、配电设备过载等问题，给电力系统的安全稳定运行带来挑战。因此，研究电动汽车有序充电策略具有重要的现实意义。
近年来，国内外学者在电动汽车有序充电领域开展了广泛研究。主要方法包括基于电价引导的策略、分层优化方法和智能算法等。其中，智能算法因其强大的全局搜索能力和鲁棒性而备受关注。蛙跳算法作为一种新兴的群体智能算法，在解决复杂优化问题方面展现出独特优势，但仍存在收敛速度慢等不足。
本文旨在提出一种基于改进蛙跳算法的电动汽车有序充电策略，通过优化算法性能和建立多目标优化模型，实现电网、用户和电池的多方利益平衡，为电动汽车有序充电提供新的解决方案。

一、改进蛙跳算法设计
蛙跳算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟青蛙群体在觅食过程中的信息交流和协作行为。传统蛙跳算法通过将种群划分为多个子群，在子群内进行局部搜索和全局信息交换来实现优化。然而，传统算法存在收敛速度慢等问题。
为提高算法性能，本文提出两种改进策略：动态惯性权重调整和自适应分组机制。动态惯性权重调整通过引入非线性递减权重因子，平衡算法的全局搜索和局部开发能力。自适应分组机制则根据种群适应度方差动态调整子群数量，避免算法过早收敛。
改进后的蛙跳算法在保持原有优势的基础上，显著提高了收敛速度和全局搜索能力。通过标准测试函数的对比实验，验证了改进算法的优越性，为后续有序充电策略的优化奠定了坚实基础。

二、有序充电策略模型构建
为实现电动汽车有序充电，本文建立了多目标优化模型。模型以超小化电网负荷波动、用户充电成本和电池损耗为目标，综合考虑了电网、用户和电池三方面的需求。目标函数包括负荷波动超小化、充电成本超小化两个方面。
模型考虑了多种约束条件，包括充电需求约束、充电功率限制和电网容量约束等。这些约束条件确保了优化结果的可行性和实用性。通过合理设置权重系数，可以在不同目标之间进行权衡，满足多样化的应用需求。
为求解该多目标优化问题，本文采用改进蛙跳算法进行求解。通过设计合适的编码方式和适应度函数，将有序充电问题转化为算法可处理的形式。算法的优化过程充分考虑了电动汽车充电行为的时空特性，为制定合理的充电计划提供了科学依据。

三、仿真实验与结果分析
为验证所提策略的有效性，本文设计了仿真实验。实验场景为某小区配电网，考虑100辆电动汽车的充电需求。设置不同算法对比组，包括标准蛙跳算法、粒子群算法和传统分时电价策略。评价指标涵盖负荷峰谷差、用户成本和算法收敛速度等方面。
仿真结果表明，基于改进蛙跳算法的有序充电策略在各项指标上均优于对比算法。在负荷优化方面，该策略显著降低了电网负荷峰谷差，提高了负荷均衡度。在经济性方面，用户充电成本明显降低，同时算法收敛速度大幅提升。此外，策略还表现出良好的扩展性，在不同规模的电动汽车群体中均能保持优异性能。
通过与传统分时电价策略的对比，进一步验证了所提策略的优越性。改进蛙跳算法不仅能够更好地适应复杂多变的充电需求，还能在保证用户利益的同时，有效缓解电网压力，为电动汽车大规模接入电网提供了可行的解决方案。

四、安科瑞充电桩收费运营云平台助力有序充电开展
4.1概述
AcrelCloud-9000安科瑞充电柱收费运营云平台系统通过物联网技术对接入系统的电动电动自行车充电站以及各个充电整法行不间断地数据采集和监控，实时监控充电桩运行状态，进行充电服务、支付管理，交易结算，资要管理、电能管理，明细查询等。同时对充电机过温保护、漏电、充电机输入/输出过压，欠压，绝缘低各类故障进行预警；充电桩支持以太网、4G或WIFI等方式接入互联网，用户通过微信、支付宝，云闪付扫码充电。
4.2应用场所
适用于民用建筑、一般工业建筑、居住小区、实业单位、商业综合体、学校、园区等充电桩模式的充电基础设施设计。
4.3系统结构

系统分为四层：
1）即数据采集层、网络传输层、数据层和客户端层。
2）数据采集层：包括电瓶车智能充电桩通讯协议为标准modbus-rtu。电瓶车智能充电桩用于采集充电回路的电力参数，并进行电能计量和保护。
3）网络传输层：通过4G网络将数据上传至搭建好的数据库服务器。
4）数据层：包含应用服务器和数据服务器，应用服务器部署数据采集服务、WEB网站，数据服务器部署实时数据库、历史数据库、基础数据库。
5）应客户端层：系统管理员可在浏览器中访问电瓶车充电桩收费平台。终端充电用户通过刷卡扫码的方式启动充电。
小区充电平台功能主要涵盖充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析、基础数据管理等功能，同时为运维人员提供运维APP，充电用户提供充电小程序。
4.4安科瑞充电桩云平台系统功能
4.4.1智能化大屏
智能化大屏展示站点分布情况，对设备状态、设备使用率、充电次数、充电时长、充电金额、充电度数、充电桩故障等进行统计显示，同时可查看每个站点的站点信息、充电桩列表、充电记录、收益、能耗、故障记录等。统一管理小区充电桩，查看设备使用率，合理分配资源。

4.4.2实时监控
实时监视充电设施运行状况，主要包括充电桩运行状态、回路状态、充电过程中的充电电量、充电电压电流，充电桩告警信息等。

4.4.3交易管理
平台管理人员可管理充电用户账户，对其进行账户进行充值、退款、冻结、注销等操作，可查看小区用户每日的充电交易详细信息。

4.4.4故障管理
设备自动上报故障信息，平台管理人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理，同时运维人员可通过运维APP收取故障推送，运维人员在运维工作完成后将结果上报。充电用户也可通过充电小程序反馈现场问题。

4.4.5统计分析
通过系统平台，从充电站点、充电设施、、充电时间、充电方式等不同角度，查询充电交易统计信息、能耗统计信息等。

4.4.6基础数据管理
在系统平台建立运营商户，运营商可建立和管理其运营所需站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略、折扣、优惠活动，同时可管理在线卡用户充值、冻结和解绑。

4.4.7运维APP
面向运维人员使用，可以对站点和充电桩进行管理、能够进行故障闭环处理、查询流量卡使用情况、查询充电\充值情况，进行远程参数设置，同时可接收故障推送

4.4.8充电小程序
面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，主要包含扫码充电、账户充值，充电卡绑定、交易查询、故障申诉等功能。

4.5系统硬件配置

五、结论
本文提出了一种基于改进蛙跳算法的电动汽车有序充电策略，通过算法改进、模型构建和仿真验证，得出以下结论：
1.改进蛙跳算法通过引入动态惯性权重和自适应分组机制，显著提高了算法的全局搜索能力和收敛速度，为有序充电优化提供了有力工具。
2.所建立的多目标优化模型综合考虑了电网、用户和电池三方面的需求，通过合理设置权重系数，实现了多方利益的平衡。
3.仿真结果表明，所提策略能有效降低电网负荷峰谷差，减少用户充电成本，并延长电池使用寿命，在不同规模的电动汽车群体中均表现出良好的性能。
4.未来研究方向包括：进一步优化算法性能，提高大规模问题求解效率；考虑动态电价和可再生能源波动等现实因素，提高策略的实用性；探索车网互动（V2G）技术的应用，实现电动汽车与电网的协同优化。