公路与水路运输论文_基于K-means算法的电动汽 - 太阳能学报杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部- 太阳能学报

来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。一、投稿方式： 1、请从我刊官网直接投稿。 2、请从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。二、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

公路与水路运输论文_基于K-means算法的电动汽

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:针对电动汽车的充电需求以及未知的实时电价，探讨完整的充电方案，提出一种电动汽车充电站能量管理在线算法，建立由风能、太阳能及电网供电的充电站充电成本优化问题。在电价、风能和太阳能发电量等系统信息已知的条件下，采用离线算法即遗传算法搜索成本最小化问题的全局最优解。由于遗传算法需要已知所有时隙的系统信息，但这些信息是随机分布的，因此提出仅依赖当前信息的在线算法，即基于K-means聚类算法的在线能量管理方案。仿真结果表明，提出的K-means在线算法获得的平均成本优于遗传离线算法，且K-means在线算法收敛速度更快。因此，在电价、风能和太阳能发电量未知的情况下，采用K-means在线算法可控制充电成本。

文章关键词:能量管理,在线算法,K-means算法,电动汽车,充电站,遗传算法,

项目基金:中央高校基本科研业务费专项资金(2232019D3-52),国家自然科学基金(61601248),《太阳能学报》网址: http://www.tynxbzz.cn/qikandaodu/2021/0823/1387.html