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建立一体化调度中的多智能体模型
集中型充电站、配送站和物流车队都属于相互独立但又会相互影响的个体,采用多代理模型进行分析将有利于降低求解难度。本文设计了三类智能体:
1)集中型充电站智能体。该智能体可模拟集中型充电站行为,根据充电电价的变化和配送站智能体反馈的需求信息,做出充电或配送的决策。集中型充电站智能体的更新策略即每次的配送和充电方案。
2)配送站智能体。该智能体可以感知外部环境即每个时刻的换电曲线并将该信息反馈给集中型充电站,与物流车辆智能体交换信息,更新自身状态,并反馈给外部环境和集中型充电站。
3)物流车辆智能体。该智能体是集中型充电站智能体和配送站智能体之间的“信使”,负责两者之间的信息交互,同时又可以根据外界环境即交通状态调整自己策略,与集中型充电站智能体协调完成配送和充电任务。
基于粒子群算法求解最优化调度模型
集中型充电站按照总费用最低的原则安排配送策略与充电策略,各智能体使用粒子群算法不断进化,优化电池组的充电时刻以及充电的电池组数量。
算法流程如下:
结语
本文研究了集中型充电站一体化调度方案的成本最小模型。集中型充电站和配送站位置和容量确定的情况下,合理的选择配送方案和充电方案可降低运行成本,提高运行效率。建立了基于多代理系统的集中型充电站一体化调度模型,综合考虑电池组物流配送和电池组充电两个环节,模拟集中型充电站模式下换电、充电、配送的运作流程,使用粒子群算法计算得到最终结果。
通过实例分析表明,在同样的换电需求下、集中型充电站和配送站位置及容量确定的情况下,通过合理的集中型充电站空、满电池配置及充电、配送计划,可以实现在最大化满足充电需求的同时,降低物流配送及充电成本。本文建立的模型可以为集中型充电站配置及运行提供一定的理论参考。
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