【复现】【充换电站】考虑用户充电负荷-最优分时电价互动的光储充换电站优化模型研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景：光储充换电站的运营痛点与互动需求

在 “双碳” 目标下，充换电站作为电动汽车核心基础设施，面临三大运营挑战：一是光伏出力的间歇性（午间大发、夜间无出力）与用户充电负荷的随机性（晚峰 18:00-22:00 需求集中）时空错配，导致电网购电成本高（占运营成本 60% 以上）；二是传统分时电价由电网统一制定，未结合充换电站光储资源特性，无法引导用户错峰充电，加剧站内负荷波动；三是换电站电池储能与充电桩负荷协同不足，备用电池充放电策略缺乏优化，导致储能利用率低于 40%。

考虑 “用户充电负荷 - 最优分时电价互动” 的优化模型，通过动态制定站内分时电价引导用户调整充电行为，同时优化光储充换协同运行策略，可实现 “降本增效 + 提升用户满意度” 双重目标，为充换电站市场化运营提供技术支撑。

二、模型核心框架：“电价引导 - 负荷响应 - 多能协同” 三层架构

模型以光储充换电站为研究对象，整合分布式光伏、电池储能（含换电站备用电池）、充电桩、换电站四大核心单元，构建 “分时电价优化层 - 用户负荷响应层 - 多能资源调度层” 的闭环优化体系，具体逻辑如下：

1. 分时电价优化层：基于电网峰谷电价、光伏出力预测（采用 RVM-Adaboost 模型）、历史充电负荷数据，动态生成站内最优分时电价，作为引导用户行为的核心信号；

1. 用户负荷响应层：考虑用户充电时间弹性（如私家车用户可延迟 2-4 小时充电，出租车用户弹性较低），建立负荷响应模型，量化电价对充电时段选择的影响；

1. 多能资源调度层：在电价引导的负荷曲线基础上，优化光伏消纳、储能充放、换电站电池周转策略，最小化运营成本。

三、优化模型构建：目标函数与约束条件

四、用户充电负荷 - 分时电价互动机制设计

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 董侨,李家旺,顾兴宇,等.基于APSO算法的公路光伏声屏障储充系统优化[J].中国公路学报, 2023, 36(12):236-248.DOI:10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.12.018.

[2] 卢少平、应黎明、王霞、李文杰.基于用户出行模拟的电动汽车快充站负荷预测及其优化调度[J].电力建设, 2020, 41(11):11.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2020.11.004.

[3] 刘子博.光储充一体化微网优化运行策略研究[D].江南大学,2023.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

🌈 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

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 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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