På senare tid har många forskare visat att elektrifieringen av transportsektorn är en nyckelfaktor för att minska både utsläppen av växthusgaser och beroendet av olja för transport. Som ett resultat av detta får Plug-in Hybrid Electric Vehicles (eller PHEV) aldrig tidigare sett ökad uppmärksamhet. Följaktligen förväntas ett storskaligt införande av PHEV på marknaden ske inom en nära framtid, men en oövervakad ökning av PHEV:s behov kan orsaka flera tekniska problem som potentiellt skulle kunna äventyra kraftförsörjningssystemens stabilitet. Som ett resultat av den växande nödvändigheten av att ta itu med sådana frågor, ämnen relaterade till optimering av PHEVs laddningsinfrastrukturer har fångat uppmärksamhet av många forskare. Relaterade till detta, flera state-of-the-art svärm optimeringsmetoder (såsom den välkända Partikel Swarm Optimization (PSO) eller den nyligen föreslagna Gravitational Search Algorithm (GSA) metod) har framgångsrikt tillämpats i optimeringen av den genomsnittliga State of Charge (SoC), som utgör en av de viktigaste prestandaindikatorerna i samband med PHEVs intelligenta maktallokering. Många av dessa svärmoptimeringsmetoder är dock kända för att vara föremål för flera kritiska brister, inklusive för tidig konvergens och en brist på balans mellan prospektering och utnyttjande av lösningar. Sådana problem är vanligtvis relaterade till de evolutionära aktörer som används av var och en av de metoder som används för att utforska och utnyttja nya lösningar. I detta dokument, den nyligen föreslagna staterna av Matter Search (SMS) svärmoptimering metod föreslås för att maximera den genomsnittliga laddningstillståndet för PHEVs inom en laddningsstation. I våra experiment har flera olika scenarier som består av olika antal PHEV beaktats. För att testa genomförbarheten av den föreslagna metoden, utfördes jämförande experiment mot andra populära PHEVs "State of Charge maximization metoder baserade på svärm optimeringsmetoder. Resultaten från vår experimentella installation visar att den föreslagna SMS-baserade SOC-maximeringsmetoden har en enastående prestanda jämfört med andra jämförbara metoder, och som sådan, visar sig vara överlägsen för att ta itu med det utmanande problemet med PHEVs smarta laddning.
Mer nyligen, Valdivia-Gonzalez et al. REF föreslog en metod för optimering av partikelsvärmen (PSO), nämligen tillstånd av Matter Search (SMS), för att maximera SoC för instickshybridfordon (PHEV).
A States of Matter Search-Based Approach for Solving the Problem of Intelligent Power Allocation in Plug-in Hybrid Electric Vehicles
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}