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迅猛发展。然而，大量电动汽车的无序充电行为给电网带来了前所未有的挑战，如负荷峰谷差加剧、配电设备过载等问题，严重威胁到电力系统的稳定运行。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、用户和电池三方利益的平衡。
传统蛙跳算法在解决复杂优化问题时展现出独特优势，但存在收敛速度慢等不足。为了提高算法性能，研究团队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。经过改进后的蛙跳算法，在保持原有优势的基础上，显著提升了收敛速度和全局搜索能力。
为了实施电动汽车有序充电，研究团队构建了多目标优化模型。该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，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。模型还考虑了多种约束条件，包括充电需求约束、充电功率限制和电网容量约束等，确保了优化结果的可行性和实用性。
为了验证所提策略的有效性，研究团队设计了仿真实验。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，结果显示，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，还降低了用户充电成本，并大幅提升了算法收敛速度。
研究团队还介绍了安科瑞充电桩收费运营云平台在有序充电中的应用。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、交易结算等功能。同时，平台还能对充电过程中的各类故障进行预警，提供智能化大屏展示、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析等系统功能，为运维人员和充电用户提供了极大的便利。
安科瑞充电桩云平台的功能涵盖了多个方面，包括智能化大屏展示站点分布情况、设备状态、使用率等统计信息；实时监控充电设施运行状况，包括充电桩运行状态、回路状态、充电电量等；平台管理人员可管理充电用户账户，查看每日充电交易详细信息；设备自动上报故障信息，运维人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理；通过系统平台查询充电交易统计信息、能耗统计信息等；建立运营商户，管理站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略等；运维APP面向运维人员使用，可进行站点和充电桩管理、故障闭环处理等；充电小程序面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，进行扫码充电、账户充值等操作。
基于改进蛙跳算法的电动汽车有序充电策略为电动汽车大规模接入电网提供了可行的解决方案。该策略不仅有效降低了电网负荷峰谷差，减少了用户充电成本，还延长了电池使用寿命，在不同规模的电动汽车群体中均表现出良好的性能。同时，安科瑞充电桩收费运营云平台的应用也为有序充电的开展提供了有力支持。
