基于近端策略优化与NSGA-Ⅲ融合的换电站多目标优化调度OA

针对换电站无序充电加大电网峰谷差和光伏消纳困难的问题,提出基于近端策略优化与第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ,NSGA-Ⅲ)融合的换电站目标优化调度方法。首先,引入电池紧缺度作为用户满意度的硬约束条件,结合实际的分段充电过程功率曲线,精确评估换电站的可调潜力;其次,构建削峰、换电站收益和光伏消纳的多目标函数,基于NSGA-Ⅲ实现三方利益最大化;然后,提出近端策略优化和NSGA-Ⅲ融合的多目标优化求解算法,利用近端策略优化生成高质量种群初始解并引导种群变异方向,显著提升模型性能,克服NSGA-Ⅲ解决高维、复杂约束问题陷入局部最优的缺陷,并通过逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法从帕累托解集中选取最优解。最后,以实际运营的出租车换电站为例,结果表明该方法能在确保用户满意度的前提下,促进光伏消纳,峰值负荷削减为1956.15kW,换电站经济收益提升13.28%。