【充电优化】基于PSO算法来确定电动汽车充电站EVCS的理想位置，通过最小化系统中的线路损耗来优化充电站的位置附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电动汽车充电站（EVCS）作为配电网中的新型负荷（单站容量通常为 50-500kW），其接入位置直接决定配电网的潮流分布，进而影响线路损耗。线路损耗的本质是电流通过线路电阻产生的有功功率损耗EVCS 选址通过以下两方面影响损耗：

1. 潮流重分布效应：EVCS 接入后，会从配电网吸收大量电流，导致接入节点及上游线路的电流增大。若 EVCS 选址不当（如接入远离负荷中心的末端节点），需长距离传输功率，线路电阻

   R

   与电流

   I

   叠加导致损耗剧增 —— 例如，某 10kV 配电网中，EVCS 接入末端节点时的线路损耗是接入负荷中心节点的 3-5 倍；

1. 负荷均衡性影响：若多个 EVCS 集中接入同一馈线或相邻节点，会导致该区域潮流过载，线路电流远超经济运行值（通常为额定电流的 60%-80%），损耗呈平方关系增长；而分散接入负荷稀疏区域，可平衡全网潮流，降低整体损耗。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

prompt2 = "enter maximum voltage limit for the buses: ";

max_volt_limit = input(prompt2);

prompt3 = "enter required power factor: ";

power_factor = input(prompt3);

prompt4 = "enter number of charging stations: ";

num_ev = input(prompt4);

prompt5 = "enter ev size: ";

ev_size = input(prompt5);

prompt6 = "enter number of iterations: ";

no_of_iter = input(prompt6);

prompt7 = "enter population size: ";

no_of_int_pop = input(prompt7);

prompt8 = "enter test bus size: ";

nbus = input(prompt8);

if nbus==33

    sw_open = [33 34 35 36 37];

    radial_check = 0;

elseif(nbus==11)

        sw_open = [];

        radial_check = 0;

end

EV_NUMBER_MIN = 10;

EV_NUMBER_MAX = 50;

data_pass_to_loadflow = cell(1,52);

data_pass_to_loadflow{33}=100;

data_pass_to_loadflow{4}= power_factor;

data_pass_to_loadflow{52} = num_ev;

data_pass_to_loadflow{2} = min_volt_limit;

data_pass_to_loadflow{3} = max_volt_limit;

data_pass_to_loadflow{51} = ev_size;

data_pass_to_loadflow{22} = cell(1,18);

🔗 参考文献

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟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

🌟 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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