合適的電動(dòng)汽車充電調(diào)度是避免增加峰值電力需求的必要措施。充電調(diào)度問題能夠通過多種方式實(shí)現(xiàn)，包括傳統(tǒng)的過程控制策略，例如模型預(yù)測(cè)控制及機(jī)器調(diào)度算法等。探討了電動(dòng)汽車充電調(diào)度問題，并將其看作具有可用性約束的并行機(jī)調(diào)度問題，同時(shí)開發(fā)了幾種啟發(fā)式調(diào)度算法，這些算法采用Matlab進(jìn)行了性能比較。此外，研究中采用通用優(yōu)化求解器CPLEX對(duì)一些小規(guī)模問題進(jìn)行精確解確定，進(jìn)而可用于檢測(cè)其它算法的性能。

本研究在明確充電器可用性約束的條件下，提出了4種啟發(fā)式機(jī)器調(diào)度算法，并將其用于解決電動(dòng)汽車充電問題。所研究的調(diào)度算法的基本目標(biāo)是最小化所有充電工作的總完工時(shí)間，同時(shí)保證在峰值需求階段阻斷充電活動(dòng)，從而避免商業(yè)和工業(yè)（C&I）電力用戶在電力成本方面的不相稱增加。

4種算法分別為首要可用調(diào)度算法（FAS）、隨機(jī)首要可用調(diào)度算法（RFAS）、貪婪式局部搜索算法（GLS）及模擬退火算法（SA）。研究中通過求解混合整數(shù)規(guī)劃模型（MIP model），對(duì)4種算法調(diào)度結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，本研究所開發(fā)的GLS與SA算法具有最好的調(diào)度效果。相較于采用CPLEX求解MIP模型的解決方案，GLS和SA這兩種算法均提供了解決方案小于3.5%的最優(yōu)解差距。此外，兩種算法CPU時(shí)間都遠(yuǎn)低于15min門檻。當(dāng)應(yīng)用于智能功率監(jiān)控系統(tǒng)（PMCS）時(shí)，在有限可用性充電器情況下，這些算法能夠?yàn)殡妱?dòng)汽車充電問題提供準(zhǔn)確的最優(yōu)化調(diào)度。

刊名：Energy Systems（英）

刊期：2014年第4期

作者：Nicholas Jewell et al

編譯：王迪