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摘要
针对当前电动汽车充电过程中电网侧以及用户侧的客观需要，设计了优化电动汽车有序充电的一种方法。以最小化电网侧负荷波动和用户侧最大限度地提高电动汽车的充电电量为目标函数，建立了电动汽车的时间维度调度模型。提出了基于改进的多目标粒子群优化算法，通过个体选择、正态分布自适应突变、模糊满意度决策等策略加快搜索效率以及跳出局部极值。实验结果表明，与MOGA和MOAFSA相比，IACO具有更高的搜索效率。
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针对当前电动汽车充电过程中电网侧以及用户侧的客观需要，设计了优化电动汽车有序充电的一种方法。以最小化电网侧负荷波动和用户侧最大限度地提高电动汽车的充电电量为目标函数，建立了电动汽车的时间维度调度模型。提出了基于改进的多目标粒子群优化算法，通过个体选择、正态分布自适应突变、模糊满意度决策等策略加快搜索效率以及跳出局部极值。实验结果表明，与MOGA和MOAFSA相比，IACO具有更高的搜索效率。
