一种基于正弦余弦算法的大规模电动汽车充放电多目标优化方法

摘要

本申请揭露一种基于正弦余弦算法(sine cosine algorithm，SCA)的大规模电动汽车充放电多目标优化方法，该方法通过相似分群的方法将大规模电动汽车进行分群归类，使用SCA算法进行电动汽车群体充放电策略的制定，以实现电网侧削峰填谷、用户侧充电费用最小的目标。另外，所采用的正弦余弦算法是一种较新的智能算法，相比于经典的遗传算法(Genetic Algorithm，GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)等，具有收敛速度更快，全局收敛性更强等特点，从而使电动汽车充放电计划制定地更为合理。