【优化充电】蒙特卡洛算法求解电动汽车充电优化问题【含Matlab源码 2631期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、蒙特卡洛算法简介

1 蒙特卡洛算法定义
蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，在渲染中，我们经常听到术语“蒙特卡洛”（通常缩写为MC）。但是这是什么意思？实际上，它所指的是一个非常简单的想法，蒙特卡洛方法指的是一系列统计方法，这些方法本质上用于查找事物的解决方案，例如计算函数的期望值，或者对由于没有封闭形式而无法进行分析积分的函数进行积分。我们可以用该原理来解决不同的问题，并且针对这些问题中都可以关联不同的技术或算法。所有这些算法的共同点是它们使用随机（或随机）采样。

2 蒙特卡洛模拟法的原理
蒙特卡洛法(Monte Carlo)是统计试验计算方法，高斯正太分布的期望值µ决定函数分布位置，标准差σ决定函数分布幅度，其概率密度函数公式如下：

根据中心极限定理，当统计样本足够充足时，各独立同分布随机变量之和的分布趋近于高斯正态分布，且尺寸分布符合伯努利大数定律。因此，蒙特卡洛模拟法计算中所求数学期望即可通过函数f(x)的积分获取。

⛄二、部分源代码

clc
clear all
%初始化设置
Ps=[6 15]; %私家车,常规充电为6kW,快速充电为15kW
N1=1000; %电动汽车数量
N=1000; %天数
%迭代次数
dm=180; %私家车最大里程私家车=180k
Wm=40; %电池容量私家车=40kWh
P=zeros(N,1440);
Ps1=zeros(N,1440); %24小时，共有1440分钟
Soc1=zeros(1,N1); %返回一个1*N1的矩阵，关于电荷状态
%%私家车负荷预测
for n=1:1:N %从1到N按照步长为1递增
Pt1=zeros(1,1440); % 创建一个一行，1440列的时间矩阵
for i=1:1:N1
Ts=unifrnd(1,7,1,1); %生成连续均匀分布的随机数，每次一个数，从1-7中，可能有小数
Ts=round(Ts); %对于以上随机数四舍五入

    %工作日情况
    
    if(Ts>=1&&Ts<=5) %tTs取值在1-5之间
        ds=exprnd(50.00,1,1);  %假设工作日时，私家车日行驶里程在50km，exprnd服从指数分布，在这里公里数为均值50km。
        if(ds>=180)
            ds=180;
        end
        if(ds<=0)
            ds=0;
        end
        soc1=1-(ds./dm(1)); %电池的电荷状态
        Ts1=unifrnd(1,1440,1,1);  %从1-1440，全天24小时中任意生成一个时间
        %工作日情况快充
        if(Ts1>=420&&Ts1<=1080) %时间7:00-18:00
            ts2=unifrnd(420,1080,1,1); %任意生成从早七点到晚6点一个时间点
            ts2=round(ts2); %对选定随机时间四舍五入
            ts3=((1-soc1)*40/Ps(2)*60);
            %充电时长=（电池状态*电池容量/充电桩功率）*60 换算单位
            ts3=round(ts3);  %对充电时长四舍五入
            k=ts2+ts3; %充电后的时间
            if k>1440
                k=k-1440;
                Pt1(1:k)=Pt1(1:k)+Ps(2);
                Pt1(ts2:1440)=Pt1(ts2:1440)+Ps(2);
            else
                Pt1(ts2:k)=Pt1(ts2:k)+Ps(2);
            end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王锋.基于蒙特卡洛模拟法的动车组裙板装配优化研究[J].中国设备工程. 2020,(06)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用
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3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合