隨著全球對清潔能源和環境保護的重視，電動汽車產業迎來了前所未有的發展機遇。然而，大規模電動汽車的無序充電行為給電網帶來了不小的挑戰，包括負荷峰谷差加劇、配電設備過載等問題，威脅著電力系統的安全穩定運行。為了應對這一挑戰，科研人員提出了一種創新的電動汽車有序充電策略，該策略基于改進蛙跳算法，旨在實現電網、用戶和電池的多方利益平衡。

傳統蛙跳算法是一種群體智能優化算法，通過模擬青蛙群體的覓食行為來尋找最優解。然而，該算法存在收斂速度慢等缺陷，限制了其在復雜優化問題中的應用。為了提高算法性能，研究人員引入了動態慣性權重調整和自適應分組機制。動態慣性權重調整通過非線性遞減權重因子，平衡了算法的全局搜索和局部開發能力；而自適應分組機制則根據種群適應度方差動態調整子群數量，有效避免了算法過早收斂的問題。

在有序充電策略方面，研究人員建立了多目標優化模型，綜合考慮了電網負荷波動、用戶充電成本和電池損耗三方面的需求。模型通過合理設置權重系數，在不同目標之間進行權衡，以滿足多樣化的應用需求。為了求解這一多目標優化問題，他們采用了改進后的蛙跳算法，將有序充電問題轉化為算法可處理的形式。算法的優化過程充分考慮了電動汽車充電行為的時空特性，為制定合理的充電計劃提供了科學依據。

為了驗證所提策略的有效性，研究人員設計了仿真實驗。實驗場景設定在一個小區配電網中，考慮了100輛電動汽車的充電需求。通過與標準蛙跳算法、粒子群算法和傳統分時電價策略進行對比，結果表明，基于改進蛙跳算法的有序充電策略在負荷優化、經濟性和算法收斂速度等方面均表現出顯著優勢。該策略不僅顯著降低了電網負荷峰谷差，提高了負荷均衡度，還使用戶充電成本明顯降低，同時算法收斂速度大幅提升。

研究還展示了安科瑞充電樁收費運營云平臺在有序充電策略實施中的應用。該平臺通過物聯網技術對接入系統的充電樁進行數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理、交易結算等操作。系統管理員可在瀏覽器中訪問充電樁收費平臺，而終端充電用戶則可通過刷卡或掃碼方式啟動充電。平臺功能涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析等多個方面，為運維人員和充電用戶提供了便捷的管理和操作體驗。

這一研究成果為電動汽車大規模接入電網提供了可行的解決方案。通過優化算法性能和建立多目標優化模型，研究人員成功實現了電網、用戶和電池的多方利益平衡。隨著電動汽車產業的不斷發展，這一有序充電策略有望在實際應用中發揮重要作用，推動電動汽車與電網的協同發展，為構建清潔、高效、安全的能源體系貢獻力量