基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测附Python&Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着 “双碳” 目标推进与新能源汽车产业爆发，电动车（Electric Vehicle, EV）保有量呈指数级增长 —— 据中国汽车工业协会数据，2025 年我国 EV 保有量将突破 6000 万辆，2030 年有望超 1.5 亿辆。规模化 EV 接入电网后，无序充放电成为核心挑战：一方面，用户充电行为具有强随机性（如通勤族多在 18:00-22:00 集中充电，与电网晚峰叠加），导致区域电网峰负荷激增 30%-50%，加剧变压器过载、电压跌落风险；另一方面，EV 充电负荷受用户出行习惯、初始电量（SOC）、充电功率等因素影响，传统负荷预测方法（如时间序列法、回归分析法）难以精准刻画其随机特性，预测误差常超过 20%，无法支撑电网调度决策。

有序充放电控制是解决上述问题的关键，但需以高精度负荷预测为前提。蒙特卡洛法（Monte Carlo Method, MCM）作为一种基于随机抽样的数值模拟方法，具有两大核心优势：一是能精准刻画 EV 充电行为的多维度随机性（如充电时间、时长、功率的概率分布），通过海量抽样聚合得到规模化负荷曲线；二是无需复杂数学模型，仅需基于历史数据拟合参数分布，适配 “用户行为多样、场景差异大” 的规模化场景。

因此，本研究具有重要价值：从电网安全角度，基于蒙特卡洛法的负荷预测可提升预测精度至 10% 以内，为有序充放电提供决策依据，平抑电网峰谷差 20% 以上；从用户效益角度，有序充放电可引导用户在谷段充电，降低充电成本 30%-40%；从能源效率角度，可促进 EV 与光伏、风电等新能源协同，提升可再生能源消纳率 15% 以上，推动 “源 - 网 - 荷 - 储” 协同发展。

二、核心基础理论与技术痛点

（一）蒙特卡洛法的核心原理与优势

蒙特卡洛法本质是 “通过随机抽样模拟复杂系统行为，利用统计规律逼近真实结果”，其核心流程与适配性如下：

三、基于蒙特卡洛法的 EV 负荷预测模型构建

四、基于负荷预测的规模化 EV 有序充放电控制策略

有序充放电的核心目标是 “以负荷预测为依据，引导 EV 在电网谷段充电、峰段放电（V2G），平抑峰谷差，同时满足用户出行需求”，需兼顾 “电网安全” 与 “用户满意度” 双目标。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 马乔.基于电动汽车充电负荷时空分布预测的充电站布局优化及有序充放电策略研究[D].西安理工大学,2023.

[2] 王毅,麻秀,万毅,等.基于分时充放电裕度的电动汽车有序充放电引导策略[J].电网技术, 2019, 43(12):9.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0716.

[3] 李雨婷.基于需求响应的电动汽车有序充放电策略研究[D].华北电力大学(北京),2022.

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

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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

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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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