基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究

张跃伟; 官永安

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.003

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基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究

研究与分析 | 更新时间：2026-04-19

- 基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究
- 基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究
- 电器与能效管理技术 2026年第2期页码：19-23
- 作者机构：
  
  上海电器科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  2025年度普陀区加快发展智能软件产业专项(PT25ZRA1008)
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.003
  中图分类号： U491.8;TM73;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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张跃伟, 官永安. 基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究[J]. 电器与能效管理技术, 2026,(2):19-23.

张跃伟, 官永安. 基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究[J]. 2026, (2): 19-23.
张跃伟, 官永安. 基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究[J]. 电器与能效管理技术, 2026,(2):19-23. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.003.

张跃伟, 官永安. 基于差分进化粒子群优化算法的光伏发电园区与电动汽车充放电协同优化调度研究[J]. 2026, (2): 19-23. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.003.

摘要

针对光伏系统发电间歇性及电动汽车负荷随机性所引发的园区负荷波动问题，提出一种基于差分进化粒子群优化(PSO-DE)算法的协同优化调度模型。该模型以最小化园区运行成本及最大化电动汽车用户收益为联合目标优化函数。该算法融合了粒子群优化(PSO)算法的全局快速收敛特性与差分进化(DE)算法的局部搜索能力和种群多样性保持机制，有效提升了算法的收敛速度，收敛速度提升约30%。以上海某园区夏季典型日负荷数据作为仿真算例，结果表明，所提协同优化模型可有效降低园区运行成本，使电动汽车用户收益提高了7.7%

提升了系统经济性与运行稳定性，仿真结果验证了模型的准确性和有效性。

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