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作者：杜志坚;廖道争;程俊;席磊;
单位：三峡大学电气与新能源学院;千乘研究院;
摘要：为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力，提出一种改进蜣螂算法（LBDBO）的电动汽车有序充电方法。首先，建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数；其次，针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问题，利用Logistic混沌映射对种群进行初始化，使蜣螂群体分布更均匀；然后，引入鱼鹰优化算法、透镜成像反向学习策略和局部搜索策略来更新蜣螂的位置，避免在迭代过程中陷入局部最优，同时提高寻优精度；最后，通过与标准蜣螂算法（DBO）、灰狼优化算法（GWO）、北方苍鹰优化算法（NGO）、鲸鱼优化算法（WOA）和基于减法平均的优化器算法（SABO）在基准测试函数中进行性能评估对比，验证策略改进的有效性。将LBDBO算法应用于电动汽车有序充电问题求解上，结果表明，改进算法可以显著降低峰谷差和充电成本，进一步验证了该算法的优越性和实用性。
关键词：电动汽车;;有序充电;;改进蜣螂算法;;Logistic混沌映射;;电网负荷;;充电费用
基金资助：国家自然科学基金资助项目（52277108）
