【优化充电】基于多种改进遗传算法(变异遗传算法、精英遗传算法、原始遗传算法)求解电动汽车有序充电优化问题比较研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与电动汽车有序充电优化核心需求

随着电动汽车（EV）保有量的快速增长，无序充电模式已成为制约电网安全稳定运行的关键问题 —— 高峰时段集中充电会导致配电网负荷 “峰上加峰”，引发电压越限、线路过载等风险，同时降低电网运行效率与可再生能源消纳能力。电动汽车有序充电优化通过合理调度充电时间、充电功率，在满足用户充电需求（如充电时长、充电量）的前提下，实现 “削峰填谷”、降低电网损耗、提升能源利用效率的目标，是未来智能电网与电动汽车协同发展的核心技术之一。

当前有序充电优化研究中，算法选择面临两大核心挑战：一是优化问题的复杂性，有序充电涉及多目标（如电网负荷波动最小、用户充电成本最低、充电完成率最高）、多约束（如配电网容量约束、充电桩功率约束、用户时间窗口约束），属于典型的非线性混合整数规划问题，传统解析方法难以高效求解；二是算法性能的权衡，现有智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法）在求解效率、收敛速度、优化精度上各有差异，需针对有序充电场景筛选适配算法。

遗传算法（GA）因全局搜索能力强、鲁棒性高，在有序充电优化中应用广泛，但原始遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为此，学界提出变异遗传算法（通过改进变异策略增强多样性）、精英遗传算法（通过保留精英个体提升收敛精度）等改进方案。开展三种算法（原始 GA、变异 GA、精英 GA）的比较研究，对推动有序充电优化算法的工程化应用具有重要现实意义。

二、电动汽车有序充电优化问题建模

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李雨婷.基于需求响应的电动汽车有序充放电策略研究[D].华北电力大学(北京),2022.

[2] 袁丽华.基于物种进化的遗传算法研究[D].南京航空航天大学[2025-11-28].DOI:10.7666/d.y1855001.

[3] 刘洵源,齐峰,文福拴,等.光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略[J].电力建设, 2018, 39(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2018.06.004.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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