Optimierte Betriebsstrategie für Ladestationen von Energiespeichern basierend auf einem multi-strategischen hybriden verbesserten Harris-Hawk-Algorithmus

Als Antwort auf die Probleme, die sich aus dem ungeordneten Lade- und Entladeverhalten von Ladestationen für Energiespeicher von Elektrofahrzeugen ergeben, sowie auf die dynamischen Eigenschaften von Elektrofahrzeugen, haben wir eine geordnete Lade- und Entladeoptimierungsstrategie für Ladestationen für Energiespeicher unter Berücksichtigung von zeitvariablen Strompreisen entwickelt. Die Entscheidungsvariablen umfassen die Lade- und Entladepreise, Zustände und Leistung von Elektrofahrzeugen. Wir haben ein mathematisches Modell für die Lade- und Entladeplanung von Elektrofahrzeugen konstruiert, mit dem Optimierungsziel, die Lade- und Entladekosten von Elektrofahrzeugen zu minimieren und den Umsatz der Ladestationen zu maximieren. Um die Herausforderungen der multivariaten, multiple Ziel- und hochdimensionalen Optimierung im vorgeschlagenen Modell zu bewältigen, schlagen wir einen Multi-strategie hybriden verbesserten Harris-Hawk-Algorithmus (MHIHHO) vor. Darüber hinaus werden zur Validierung der Optimierungsleistung des vorgeschlagenen Algorithmus CEC-Benchmark-Testfunktionen verwendet, um die Optimierungsgenauigkeit, Konvergenzgeschwindigkeit, Stabilität und Signifikanz des Algorithmus zu bewerten. Schließlich werden Optimierungs-basierte Planungssimulationen durchgeführt, die die Leistungsbeschränkungen für das Laden und Entladen von Energiespeichern zu verschiedenen Zeitintervallen sowie die Entladebelastungen berücksichtigen. Die vorgeschlagene Methode reduziert das Verhältnis von Spitzenlast zu Talsohle typischer Lasten um 52,8 % im Vergleich zum ursprünglichen Algorithmus, weist eine effektive Zuteilung von Ladestationen zur Speicherung elektrischer Ressourcen während der Niedriglastzeiten auf, senkt die Ladezeiten der Nutzer um 16,83 % - 26,3 % und erhöht den Umsatz der Ladestationen.