随着全球对清洁能源和环境保护的重视，电动汽车产业迎来了前所未有的发展机遇。然而，大规模电动汽车的无序充电行为给电网带来了不小的挑战，包括负荷峰谷差加剧、配电设备过载等问题，威胁着电力系统的安全稳定运行。为了应对这一挑战，科研人员提出了一种创新的电动汽车有序充电策略，该策略基于改进蛙跳算法，旨在实现电网、用户和电池的多方利益平衡。
传统蛙跳算法是一种群体智能优化算法，通过模拟青蛙群体的觅食行为来寻找最优解。然而，该算法存在收敛速度慢等缺陷，限制了其在复杂优化问题中的应用。为了提高算法性能，研究人员引入了动态惯性权重调整和自适应分组机制。动态惯性权重调整通过非线性递减权重因子，平衡了算法的全局搜索和局部开发能力；而自适应分组机制则根据种群适应度方差动态调整子群数量，有效避免了算法过早收敛的问题。
在有序充电策略方面，研究人员建立了多目标优化模型，综合考虑了电网负荷波动、用户充电成本和电池损耗三方面的需求。模型通过合理设置权重系数，在不同目标之间进行权衡，以满足多样化的应用需求。为了求解这一多目标优化问题，他们采用了改进后的蛙跳算法，将有序充电问题转化为算法可处理的形式。算法的优化过程充分考虑了电动汽车充电行为的时空特性，为制定合理的充电计划提供了科学依据。
为了验证所提策略的有效性，研究人员设计了仿真实验。实验场景设定在一个小区配电网中，考虑了100辆电动汽车的充电需求。通过与标准蛙跳算法、粒子群算法和传统分时电价策略进行对比，结果表明，基于改进蛙跳算法的有序充电策略在负荷优化、经济性和算法收敛速度等方面均表现出显著优势。该策略不仅显著降低了电网负荷峰谷差，提高了负荷均衡度，还使用户充电成本明显降低，同时算法收敛速度大幅提升。
研究还展示了安科瑞充电桩收费运营云平台在有序充电策略实施中的应用。该平台通过物联网技术对接入系统的充电桩进行数据采集和监控，实时监控充电桩运行状态，进行充电服务、支付管理、交易结算等操作。系统管理员可在浏览器中访问充电桩收费平台，而终端充电用户则可通过刷卡或扫码方式启动充电。平台功能涵盖充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析等多个方面，为运维人员和充电用户提供了便捷的管理和操作体验。
这一研究成果为电动汽车大规模接入电网提供了可行的解决方案。通过优化算法性能和建立多目标优化模型，研究人员成功实现了电网、用户和电池的多方利益平衡。随着电动汽车产业的不断发展，这一有序充电策略有望在实际应用中发挥重要作用，推动电动汽车与电网的协同发展，为构建清洁、高效、安全的能源体系贡献力量。
