【摘 要】
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提出基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的社区电动汽车充电站优化充电策略。首先,以电动汽车充电容量和配电变压器容量限制为约束条件,构建以单位电量充电费用最少、电网
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51407114);上海市自然科学基金资助项目(15ZR1418000);上海市科技创新行动计划项目(16DZ0503300)~~
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提出基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的社区电动汽车充电站优化充电策略。首先,以电动汽车充电容量和配电变压器容量限制为约束条件,构建以单位电量充电费用最少、电网侧负荷方差最小为目标的电动汽车充电站多目标充电模型;然后,针对传统NSGA-Ⅱ存在的难以生成满足约束条件的初始种群、Pareto解集分布不均和最优解性能不高的缺点,提出改进初始种群生成和拥挤度比较算子相结合的NSGA-Ⅱ对模型进行求解,并采用基于信息熵的序数偏好法从最终Pareto解集中选择最优折中充电方案;最后,通过算例仿真验证了所提算
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