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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于改进式优化算法的电动汽车充电调度方法及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119623966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411680792.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进式优化算法的电动汽车充电调度方法及终端是由崔一诺;温康宏;罗配明;张桂东设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进式优化算法的电动汽车充电调度方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进式优化算法的电动汽车充电调度方法及终端。步骤包括：用户侧终端系统需要根据电动汽车电池的荷电状态，判断用户是否发出充电请求，若是，则由数据采集单元获取电动汽车的日充电需求、位置信息、配电网运行情况、区域充电站信息、该区域交通路网的相关数据信息，若否，则返回上一步循环判断；由数据处理及算法计算单元建立以电网负荷波动最小、用户充电的经济时间成本最低为目标的优化模型，并将所获取的数据输入到模型中，采用带精英策略的非支配排序鲸鱼优化算法对目标函数进行求解，以得到电动汽车的最优充电方案；由传输及应用单元向用户发送充电方案建议，实现区域内电动汽车有序充电调度。

本发明授权一种基于改进式优化算法的电动汽车充电调度方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于改进式优化算法的电动汽车充电调度方法，其特征在于，采用一种电动汽车充电调度终端，所述电动汽车充电调度终端包括数据采集单元、数据处理及算法计算单元、传输及应用单元，在电动汽车充电调度的过程中，所述电动汽车充电调度终端跟踪电动汽车电池荷电状态的变化情况，做出充电请求决策，并将相应的充电建议发送至用户，具体包括以下步骤： S1.所述的电动汽车充电调度终端需要根据用户侧电动汽车电池的荷电状态，判断用户是否发出充电请求，若是，则进行下一步，若否，则返回上一步循环判断； S2.由数据采集单元获取电动汽车的日充电需求、所在位置，电动汽车可到达的充电站信息，区域交通路网，区域配电网的运行数据； S3.将所获取到的相关数据信息输入到终端的数据处理及算法计算单元，通过所述的数据处理及算法计算单元对数据进行过滤、分析提取，建模以及算法求解，得到电动汽车的最优充电策略； S4.由终端的传输及应用单元向用户发送充电方案建议，实现区域内电动汽车有序充电调度； 步骤S3中，所述将所获取到的相关数据信息输入到终端的数据处理及算法计算单元，通过所述的数据处理及算法计算单元对数据进行过滤、分析提取，建模以及算法求解，得到电动汽车的最优充电策略包括以下步骤： S31.以电网负荷波动最小、电动汽车用户充电的时间成本以及经济成本最低为目标，以电动汽车用户的充电情况为决策变量，以充电站的充电效率、电动汽车的充电容量、决策变量的取值范围为约束条件，建立多目标优化模型； S32.使用带精英策略的非支配排序鲸鱼优化算法对所述电动汽车充电调度的多目标优化模型进行求解，得到最优的充电策略； 所述S32具体包括以下步骤： S321.初始化电动汽车所有可选的N个充电站位置向量计算当前所选充电站位置的电网负荷波动程度、用户时间成本和经济成本，通过非支配排序找到当前最优解Finixi,j,k，并记录此时最优充电站的位置为设置最大迭代次数为tmax，设置当前迭代次数t＝1； S322.设置参数值，首先，生成[0,1]内的随机数p，若p0.5，进行步骤S323，反之，跳到步骤S324；设置a＝2，在迭代过程中，a在[0,2]范围内线性下降；生成[0,1]内的随机数r1、r2，根据如下公式计算系数向量A、C： A＝2ar1-a C＝2r2 S323.进行局部搜索，采用螺旋机制更新位置，生成新的位置向量，公式如下，式中，l为[-1,1]内的随机数； S324.判断|A|是否小于1，若是，通过包围搜索进行位置更新，反之通过随机搜索更新位置，包围搜索、随机搜索的公式分别如下： S325.将更新后的解与初始解进行合并，进行非支配排序，得到t＝1时的最优解； S326.令t+1，利用第t代得到的最优解作为父代输入，重复步骤S322-S324，生成子代； S327.将父代与子代合并，进行快速非支配排序，构造帕累托集合，计算拥挤度，生成新解，将新解与当前的最优充电站位置进行适应度比较，若优于，则将当前最优充电站位置进行替换； S328.判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则重复步骤S326-S327，反之结束，得到全局最优解。

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