基于蒙特卡洛，copula函数，fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度，考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用附Matl

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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题界定

随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）渗透率快速提升，其 “时空分布不均” 的充电负荷特性已成为配电网安全经济运行的关键挑战 —— 高峰时段集中充电会加剧电网峰谷差，增加网损与供电压力；而低谷时段充电资源闲置则降低电网设备利用率。分时电价作为需求响应核心手段，可引导 EV 用户错峰充电，但实际调度中存在三大不确定性：一是风光出力波动（光伏受光照、风电受风速影响，出力具有强随机性）；二是上级电网供电约束（上级电网峰谷时段出力限额存在波动，需避免局部配电网过负荷）；三是多类型 EV 充电需求差异（私家车、出租车、公交车的充电时长、功率、时段偏好不同，充电负荷分布具有不确定性）。

传统确定性调度模型难以应对上述多源不确定性，易导致调度方案保守或风险过高。因此，本文提出 “蒙特卡洛模拟 + copula 函数 + fuzzy-kmeans 聚类” 的场景分析框架，先生成海量随机场景，再提取 6 个典型场景，最终以 “上级电网峰谷差惩罚 + 风光弃电损失 + EV 调度成本 + 网损费用” 最小化为目标，构建多类型 EV 分时电价随机优化调度模型，为配电网 EV 调度提供科学决策依据。

二、核心方法原理

（一）蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation, MCS）：随机场景生成

蒙特卡洛模拟通过大量随机抽样模拟不确定性变量的概率分布，为场景分析提供基础数据。针对本研究的三大不确定性变量，抽样方法如下：

（三）Fuzzy-Kmeans 聚类：典型场景提取

生成的 1000 个场景存在冗余，需通过 Fuzzy-Kmeans 聚类提取 6 个典型场景，步骤如下：

1. 场景特征指标选择

选取 4 个关键特征指标量化场景差异：

• 风光总出力均值（反映可再生能源供应水平）；

• 上级电网峰谷出力差（反映电网供电压力）；

• EV 充电负荷峰值时刻（反映充电负荷集中时段）；

• EV 充电总功率（反映充电需求规模）。

（三）模型求解

该模型为混合整数非线性规划问题，采用 “场景加权法” 结合改进粒子群优化（PSO）算法求解：

1. 场景加权：根据 6 个典型场景的发生概率（由 Fuzzy-Kmeans 聚类的隶属度求和得到），对每个场景的目标函数加权，转化为确定性优化问题；

1. 改进 PSO：引入惯性权重线性递减策略（初期大权重增强全局搜索，后期小权重增强局部搜索）与交叉变异算子（避免陷入局部最优），迭代求解最优 EV 充电功率分配方案与分时电价调整策略。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谢敏,柯少佳,胡昕彤,等.考虑风场高维相依性的电网动态经济调度优化算法[J].控制理论与应用, 2019, 36(3):10.DOI:CNKI:SUN:KZLY.0.2019-03-003.

[2] 付一木.考虑随机风电接入的动态经济调度问题研究[J].华南理工大学, 2016.

[3] 杨洪明,王爽,易德鑫,等.考虑多风电场出力相关性的电力系统随机优化调度[J].电力自动化设备, 2013, 33(1):114-120.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2013.01.022.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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