基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电策略
摘要：电动汽车的快速发展给电网带来了新的挑战。为了提高电网的稳定性和用户的经济性，本文基
于峰谷分时电价引导下，针对电动汽车的有序充电策略进行了研究。通过分析用户的充电行为，引入
电价弹性矩阵，制定了分时电价引导电动汽车有序充电的策略。在此基础上，建立了配电网负荷峰谷
差和均方差最小以及电动汽车用户充电费用最少为目标函数的优化模型，利用鸡群算法对该模型进行
求解。通过算例仿真验证了有序充电策略对负荷优化的有效性，该策略有效引导了电动汽车用户的充
电行为，提高了电网的稳定性和用户的经济性。
关键词：电动汽车；有序充电；分时电价；鸡群算法
1. 引言
电动汽车的普及和快速发展对电网稳定性和用户经济性提出了新的要求。传统的无序充电会导致电网
负荷过高，影响电网的稳定性；同时，电动汽车用户也将面临高昂的充电费用。因此，制定一种能够
在不影响用户用车需求的前提下，优化充电负荷的有序充电策略，对于实现电动汽车可持续发展具有
重要意义。
2. 有序充电策略设计
2.1. 分时电价引导
基于峰谷分时电价引导是实现电动汽车有序充电的有效手段。我们引入电价弹性矩阵，根据用户需求
、电网负荷和电价的关系，制定充电时间段和充电电量的优化策略，以达到电网负荷平衡和用户费用
最小化的目标。
2.2. 优化模型建立
为了进一步优化充电策略，我们建立了配电网负荷峰谷差和均方差最小以及电动汽车用户充电费用最
少为目标函数的优化模型。通过对不同用户的充电行为进行动态建模，考虑了用户之间的相互作用关
系，使得优化结果更加准确和可行。
3. 鸡群算法求解
为了解决优化模型的求解问题，我们采用了鸡群算法。鸡群算法是一种基于自然界中鸡群觅食行为的
优化算法，具有全局搜索能力和收敛速度快的特点。通过将优化模型转化为鸡群算法的求解问题，并
利用算法的迭代过程不断优化模型参数，可以得到最优的充电策略。
4. 算例仿真与结果分析
通过对实际电网数据和电动汽车用户数据的仿真实验，验证了有序充电策略在负荷优化方面的有效性
。图一展示了蒙特卡洛模拟的电动汽车无序充电负荷，可以看出负荷呈现波动性较大的特点。而图二
展示了有序充电策略下的电动汽车充电负荷，可以明显看出负荷波动缓解，负荷峰谷差减小，电网负
荷稳定性得到提高。
