【充电优化】基于遗传算法实现大规模电动汽车充电行为优化附matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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该文研究了电动汽车充电如何影响电网负荷，建立了综合评价体系，包括高峰负荷、电费和出行率。通过非线性随机规划模型和启发式算法优化充电策略，并使用蒙特卡罗模拟处理大规模电动汽车的行为。此外，文中提供了部分代码示例用于调整驾驶计划以适应电池状态。

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⛄ 内容介绍

在该项目中，模拟了电动汽车 (EV) 的充电行为对电网负载的影响。从电力供应商和终端用户的角度，建立了高峰负荷值、电费和出行率等指标作为综合评价体系。基于统计和数学工具，可以对居民出行历史数据进行分析和拟合以预测其概率分布，从而可以开发出出行模式和电动汽车充电方案的模型。建立了以综合指标最大化为目标函数的非线性随机规划模型，并采用启发式搜索算法优化参数配置。此外，考虑到普通电池和充电桩的特性、用户行为和电动汽车规模，设计蒙特卡罗模拟过程来模拟大型电动汽车的长期行驶行为。

⛄ 部分代码

function AdjustDriving(ev_id, pindex_start, pindex_end)  global behaviours    % 取消电量不够的出行计划  ev_cost_power = behaviours.v_driving_cost_power(ev_id, pindex_start : pindex_end);        soc_start = GetPreviousSOC(ev_id, pindex_start);        org_is_driving = behaviours.v_is_driving(ev_id, pindex_start : pindex_end);  new_is_driving = CancelDriving(org_is_driving, ev_cost_power, soc_start);        behaviours.v_is_driving(ev_id, pindex_start : pindex_end) = new_is_driving;    % 更新出行状态  UpdateDriving(ev_id, pindex_start, pindex_end);endfunction new_is_driving = CancelDriving(org_is_driving, ev_cost_power, soc_start)  global battery_features  global mc_params      soc_cost = cumsum(ev_cost_power, 2) / battery_features.power;  soc_remain = soc_start - soc_cost;    no_power_index = find(soc_remain < 0.0);  new_is_driving = org_is_driving;  new_is_driving(no_power_index) = 0;        if (length(no_power_index) > 0) && mc_params.output        fprintf('－－－－－no power lead to cancel travel, len=%d－－－－－\n', length(no_power_index));    endend