基于改进灰狼算法的充电桩供电线路规划研究

摘要

针对城市电动汽车共享充电桩分布的随机性和不均匀性,为了以最高效率和最低成本对区域中充电桩供电,将灰狼算法应用于充电桩供电线路规划中。针对传统灰狼算法易陷入局部最优解、初始种群分布不均匀和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于Tent映射和非线性收敛因子的改进灰狼算法。通过Tent混沌映射产生种群初始解以丰富种群多样性,采用非线性收敛因子和加入随机扰动的位置更新公式来避免陷入局部最优和加快算法后期收敛速度。对城市充电桩进行供电线路实例仿真,并将改进算法与传统灰狼算法、粒子群算法、遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、布谷鸟算法、教与学算法进行比较。实验结果表明,改进算法收敛速度快,稳定性好,可以很好地应用于充电桩供电线路规划。