基于自适应遗传算法风光场景生成的电动汽车并网优化调度【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

二、核心技术原理

（一）风光场景生成技术：基于 AGA 的概率建模

风光出力具有 “时序相关性、间歇性、概率分布特性”，传统蒙特卡洛方法因采样随机性大、场景冗余度高，难以满足调度需求。基于 AGA 的风光场景生成通过 “概率分布拟合→时序相关性建模→场景缩减优化” 三步，生成少量高精度典型场景，核心原理如下：

3. 场景缩减与典型场景选取

采用 K-means 聚类算法对大量生成场景（如 1000 个）进行缩减，保留 5~10 个典型场景：

• 以 “场景间欧氏距离” 为聚类指标，将相似场景合并；

• 计算每个聚类中心场景的概率权重（如某场景包含 200 个原始场景，则权重为 0.2），后续调度计算仅需对典型场景加权求解，大幅降低计算量。

（二）电动汽车并网优化调度模型：多目标约束框架

以 IEEE33 节点系统为对象，构建 “经济 - 安全 - 环保” 多目标优化调度模型，核心目标与约束如下：

三、基于 IEEE33 节点系统的实现步骤与关键细节

（一）整体实现流程

基于 AGA 的风光场景生成与 EV 并网优化调度需遵循 “数据预处理→风光场景生成→调度模型构建→AGA 求解→结果验证” 的闭环流程，以 IEEE33 节点系统为测试平台，具体步骤如下：

四、应用场景与未来研究方向

六、结论

基于自适应遗传算法的风光场景生成与电动汽车并网优化调度技术，以 IEEE33 节点系统为测试平台，通过 AGA 精准刻画风光出力的概率与时序特性，构建 “经济 - 安全 - 环保” 多目标调度模型，实现了风光消纳、EV 充电与电网运行的协同优化。实验结果表明，该技术相比传统方案，总运行成本降低 25.8%，风光消纳率提升 29.3%，节点电压完全满足约束，且算法收敛效率提升 27.1%。

未来，随着多能源协同、数字孪生与轻量化技术的融合，该技术将进一步突破不确定性鲁棒性与边缘部署瓶颈，为高比例可再生能源与电动汽车并网的配电网提供更高效、更安全的优化调度解决方案，助力 “双碳” 目标落地。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 黄烨.基于多目标遗传算法的含分布式电源配电网络重构研究[D].华北电力大学;华北电力大学(北京),2012.DOI:10.7666/d.y2140487.

[2] 刘洵源,齐峰,文福拴,等.光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略[J].电力建设, 2018, 039(006):21-27.

[3] 颜湘武,段聪,吕正,等.基于动态拓扑分析的遗传算法在配电网重构中的应用[J].电网技术, 2014, 38(6):5.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2014.06.034.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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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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