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龍圖騰網(wǎng)獲悉三峽大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于改進(jìn)的開普勒算法的電動(dòng)汽車有序充電調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119362410B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411384928.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)的開普勒算法的電動(dòng)汽車有序充電調(diào)度方法是由張思源設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于改進(jìn)的開普勒算法的電動(dòng)汽車有序充電調(diào)度方法在說明書摘要公布了：一種基于改進(jìn)的開普勒算法的電動(dòng)汽車有序充電調(diào)度方法，包括以下步驟：Step1建立Prophet模型預(yù)測(cè)未來時(shí)段光伏發(fā)電功率；Step2構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：以電池?fù)p耗成本、代理商的調(diào)度成本、電網(wǎng)負(fù)載方差最小化作為目標(biāo)函數(shù),其中，根據(jù)由Step1獲取的未來時(shí)段光伏發(fā)電功率，計(jì)算代理商的調(diào)度成本；Step3設(shè)置約束條件：對(duì)電動(dòng)汽車充放電功率、荷電狀態(tài)、充電量、Transformer實(shí)際容量進(jìn)行約束；Step4在改進(jìn)的算法上定義上述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，求解電動(dòng)汽車有序充電的調(diào)度問題。實(shí)現(xiàn)調(diào)度模型對(duì)用電負(fù)荷“削峰填谷”的作用，提高算法求解收斂速度和收斂精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)的開普勒算法的電動(dòng)汽車有序充電調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)的開普勒算法的電動(dòng)汽車有序充電調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟： Step1：建立Prophet模型預(yù)測(cè)未來時(shí)段光伏發(fā)電功率； Step2：構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：以電池?fù)p耗成本、代理商的調(diào)度成本、電網(wǎng)負(fù)載方差最小化作為目標(biāo)函數(shù)；其中，根據(jù)由Step1獲取的未來時(shí)段光伏發(fā)電功率，計(jì)算代理商的調(diào)度成本； Step3：設(shè)置約束條件：對(duì)電動(dòng)汽車充放電功率、荷電狀態(tài)、充電量、Transformer實(shí)際容量進(jìn)行約束； Step4：在沌映射-橫向交叉-萊維飛行-開普勒算法上優(yōu)化、處理上述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，求解電動(dòng)汽車有序充電的調(diào)度問題； 所述Step4中混沌映射-橫向交叉-萊維飛行-開普勒算法求解調(diào)度模型具體步驟為： 1）用四階切比雪夫混沌映射構(gòu)建星球數(shù)量為M、維度為N的原始太陽系，并初始化星球的軌道偏心率、公轉(zhuǎn)周期和位置；位置初始化公式如下： 、 ； 式中，r為星球數(shù)量，一個(gè)星球代表一組候選解，s為優(yōu)化模型中決策變量的個(gè)數(shù)，該優(yōu)化模型中決策變量有個(gè)，24個(gè)以及、、，為第r個(gè)星球的混沌參數(shù)，、分別為決策變量的上、下限； 2）計(jì)算各個(gè)星球的適應(yīng)度函數(shù)值，以適應(yīng)度值最小的星球作為星系中的太陽，并計(jì)算星系中所有天體的質(zhì)量以及太陽與其他行星之間的引力大小； 3）利用橫向交叉策略，個(gè)圍繞太陽公轉(zhuǎn)的行星各自生成一個(gè)新的衛(wèi)星以加強(qiáng)天體之間的競(jìng)爭(zhēng)，具體公式如下: 式中，t為迭代次數(shù)，為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，為-1到1之間的隨機(jī)數(shù)，和為兩個(gè)隨機(jī)的星球位置，、分別為和的衛(wèi)星；衛(wèi)星能否取代行星取決于它們各自的適應(yīng)度值，當(dāng)最適應(yīng)度值優(yōu)于行星才能保留到后續(xù)位置更新的操作中，具體公式如下： ； 4）計(jì)算行星繞太陽公轉(zhuǎn)的速度以及行星與太陽之間的歐氏距離歸一化值，并利用如下公式更新行星的位置： 當(dāng)時(shí)： （Y2）； 當(dāng)時(shí)： 式中，為第r個(gè)行星的位置，為太陽的位置，和為兩個(gè)隨機(jī)行星的位置；是控制當(dāng)前迭代次數(shù)中太陽與當(dāng)前行星之間距離的自適應(yīng)因子，是0-1算子，是算子，第r行星的公轉(zhuǎn)速度，第r個(gè)行星和太陽之間的引力，是正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)； 5）使用萊維飛行策略，使得距離太陽較近的行星在太陽附近以小步長(zhǎng)跳躍的方式進(jìn)行局部搜索，使離太陽較遠(yuǎn)的行星以大步長(zhǎng)跳躍的方式搜索空間的未知區(qū)域；具體公式如下： ； ； ； 式中，為傳輸參數(shù)，為搜索步長(zhǎng)，、是遵循正態(tài)分布的隨機(jī)算子，為控制分布形狀的參數(shù)； 6）判斷連續(xù)迭代次數(shù)循環(huán)是否有相同結(jié)果,如果有則退出迭代循環(huán)；如果否，則對(duì)新的非劣解進(jìn)行更新并存檔，繼續(xù)迭代。

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