基于斑点鬣狗水母搜索优化的云物联网电动汽车充电站智能调度框架

针对电动汽车(EV)充电调度中存在的等待时间长、资源分配不均等问题，研究人员提出融合斑点鬣狗优化(SHO)与水母搜索算法(JSO)的SHJSO模型，通过云物联网框架实现多目标优化调度。实验显示该方法使充电EV数量提升10%-36.6%，等待时间降至27.72秒，为智能电网与可再生能源整合提供新思路。

　　

随着全球电动汽车(EV)保有量激增，充电基础设施的智能化管理成为关键挑战。传统燃油车仅需5分钟加油，而EV快充仍需1小时，导致充电站排队拥堵。更棘手的是，不合理的充电调度会加剧电网负荷波动，影响可再生能源(RES)并网稳定性。印度研究人员在《Sustainable Computing: Informatics and Systems》发表的研究，创新性地将生物启发算法与云物联网(Cloud-IoT)结合，为这一难题提供智能解决方案。

研究团队采用混合优化算法SHJSO（斑点鬣狗水母搜索优化），整合了斑点鬣狗优化(SHO)的集群协作机制与水母搜索(JSO)的随机探索能力。通过深度神经模糊网络(DNFN)预测充电功率需求，构建多目标优化模型，同时考虑等待时间（27.72秒）、距离（1.067米）、用户偏好等7项参数。关键技术包括：1) Cloud-IoT框架下的充电站模拟；2) DNFN功率预测；3) 多目标SHJSO算法；4) 与FFTA、CDDPG等5种基准方法的对比验证。

【系统模型】
建立包含云控制中心、充电站(CS)、EV的三层架构。物联网(IoT)设备实时传输CS状态与EV需求，云平台通过SHJSO动态生成调度方案，有效解决"充电焦虑"与电网过载问题。

【优化算法】
SHJSO创新点在于：1) 采用斑点鬣狗的环形包围机制增强局部搜索；2) 引入水母的洋流运动实现全局探索；3) 通过模糊逻辑动态调整探索-开发平衡。实验显示其EV调度量较传统方法提升18.3%-36.6%。

【性能验证】
在150辆EV的测试场景中，SHJSO实现：1) 充电功率53.67W；2) 60辆EV/小时吞吐量；3) 较SC-EXP方法降低28.3%等待时间。关键突破在于首次将生物算法应用于V2G(车辆到电网)通信场景。

该研究的重要意义在于：1) 为高密度EV城市提供可扩展的调度方案；2) 通过AI驱动降低充电成本；3) 促进RES与智能电网协同。未来可扩展至电池健康度预测、动态电价优化等领域，推动交通能源系统可持续发展。