基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度
本文研究了电动汽车充电路径的多目标优化调度问题，旨在解决电动汽车车主选择充电站的随机性所造成的充电站利用率不均衡问题。为了解决这个问题，论文提出了电动汽车充电路径多目标优化调度模型，目标是行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小。在模型求解的过程中，提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法（PSOBC），该算法可以有效地解决多目标优化问题。
电动汽车充电路径多目标优化调度模型的建立是基于充电设备利用率的考虑。由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性，使得各充电站的利用率存在较大的差异，从而造成整个电网的负荷失衡，影响配电网的稳定性和安全性。因此，论文提出了一个多目标优化模型，该模型考虑了充电站的利用率、行驶路程、时间等多个因素，并将其作为优化目标。
在模型求解的过程中，论文提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法（PSOBC）。该算法可以有效地解决多目标优化问题，提供了一个高效的解决方案。在仿真结果表明，采用该算法后，电动汽车车主可以根据区域内充电站的利用率情况有目的选择充电站，实现均衡化充电站利用率的目的。
本文的贡献在于提出了一种新的电动汽车充电路径多目标优化调度模型，并提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法来解决该模型。该模型可以帮助电动汽车车主更好地选择充电站，提高充电站的利用率，减少电网的负荷失衡，提高配电网的稳定性和安全性。
关键词：电动汽车；充电路径；多目标优化；充电设备利用率；细菌趋化 PSO 算法
本文对电动汽车充电路径多目标优化调度模型的研究对于电动汽车行业的发展具有重要的意义。该模型可以帮助电动汽车车主更好地选择充电站，提高充电站的利用率，减少电网的负荷失衡，提高配电网的稳定性和安全性。此外，该模型还可以应用于其他领域，例如智能交通系统、智能电网等。
在电动汽车充电路径多目标优化调度模型的应用中，需要考虑许多因素，例如充电站的利用率、行驶路程、时间等。因此，需要对这些因素进行权衡和优化，以达到最优的充电路径。该模型可以帮助电动汽车车主更好地选择充电站，提高充电站的利用率，减少电网的负荷失衡，提高配电网的稳定性和安全性。
本文提出的电动汽车充电路径多目标优化调度模型和基于细菌趋化的改进粒子群算法对于电动汽车行业的发展具有重要的意义。该模型可以帮助电动汽车车主更好地选择充电站，提高充电站的利用率，减少电网的负荷失衡，提高配电网的稳定性和安全性。
