[发明专利]基于混合多目标粒子群算法的新能源公交车充电调度方法

权利要求书

1.一种基于混合多目标粒子群算法的新能源公交车充电调度方法，其特征在于，首先对公交充电场站基础数据集进行筛选和预处理，删除和过滤数据集中的异常值，然后计算出每台公交车在每个充电枪的充电时间，构建充电时间和充电桩使用偏差两个目标函数，最小化两个目标函数，使用混合的多目标粒子群算法优化两个目标函数，设置系统参数，优化目标函数，将算法模型采用gRPC远程调用构建算法服务，并部署在服务器中，得到公交车夜间充电调度计划表。

2.根据权利要求1所述的的新能源公交车充电调度方法，其特征在于，所述的系统参数包括电动公交车的电池容量、充电桩充电效率、电动公交车运营所需总电量、充电桩充电时间、电动公交车首次记录的电池剩余电量百分比。

3.根据权利要求1所述的的新能源公交车充电调度方法，其特征在于，包括步骤如下：

S1、车载机记录各公交车剩余SOC、当天行驶里程、耗电量，依次将进入充电场的公交车作为评估对象，由当前剩余电量、第二天排班计划表、行使里程判断是否需要充电；

S2、筛选出需要充电的公交车，根据每把充电枪每小时输出功率，计算出每辆公交车达到预计SOC所需的时间，构建充电矩阵；

S3、参数初始化:根据控制变量与约束条件随机生成初始种群，设置种群规模与最大迭代次数；构建目标函数(1)最小化最大充电时间和目标函数(2)充电桩的利用率偏差最小，以迭代的方式求出夜间充电的各最优值从而得到两个目标的帕累托边界；

目标函数：

输出参数为：

CAP_i编号为i的电动公交车的电池容量；

ε_j充电桩充电效率；

编号为i的电动公交车运营所需总电量；

c_j公交车在编号为j充电桩充电时间；

编号为j的电动公交车首次记录的电池剩余电量百分比；

约束条件为：

s_i,j编号为j的电动公交车在t时段可充电状态：0为不可充电，1为可充电；

min P_j≤P≤max P_max保证每台公交车充电功率需在充电桩允许范围内；

S4、更新粒子的速度和位置，将外部档案集初始化，并定义为全局最优解集；

S5、计算目标函数1和目标函数2并更新外部档案，判断新产生粒子i与外部档案中粒子是否存在支配关系，若粒子i与其他粒子间非支配，则将粒子i添加到外部档案中，否则继续迭代；

S6、采用轮盘赌注策略，随机选取N个粒子变异为新的群体；

S7、对外部档案的优良个体进行选择，选取新的最优解并继续迭代，产生新种群；

S8、判断程序是否满足终止，当达到最大迭代次数时循环结束并输出最优解集，否则返回步S4；

S9、输出Pareto解集，根据解对应的粒子输出新能源公交车夜间排班计划表。

4.根据权利要求3所述的的新能源公交车充电调度方法，其特征在于，服务器设定时间收集新能源公交场站每天公交车剩余SOC和第二天运营排班计划，将环境中的车辆剩余SOC、电池容量、充电桩输出功率、第二天排班计划表的4路信息作为输入量，为输出则为夜间充电排班计划表，利用混合多目标粒子群算法对构建的新能源公交充电时间最小和充电桩利用偏差最小进行优化，实现在保证充电时间最小的同时充电桩利用偏差最小。

5.根据权利要求3或4所述的的新能源公交车充电调度方法，其特征在于，充电调度几乎表完成，将夜间充电排班计划表返回至服务器。