【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着电动汽车（EV）普及率的快速提升，充电站的无序充电可能导致电网负荷峰谷差扩大、变压器过载等问题，而分时电价机制为引导用户错峰充电提供了经济杠杆。传统集中式充电调度虽能实现全局优化，但存在通信负担重、用户隐私泄露风险高、对大规模 EV 接入适应性差等局限。分散式优化通过将决策权限下放至各 EV 或充电站，仅通过局部信息交互实现全局目标，成为解决上述问题的关键技术。本文提出一种融合蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛的分散式优化方法，在分时电价场景下实现电动汽车充电站的有序充电调度，兼顾用户成本最小化与电网负荷平稳性。

一、电动汽车有序充电调度的核心问题与分散式优化优势

1.1 分时电价下的充电调度挑战

分时电价通过划分峰（高电价）、平（中电价）、谷（低电价）时段（如 0:00-8:00 为谷段，18:00-22:00 为峰段），引导用户在低电价时段充电，以平抑电网负荷。但实际调度中面临多重挑战：

• 不确定性突出：EV 到达时间、充电需求（受用户出行习惯影响）、实时电价波动等均为随机变量，传统确定性优化难以适应；

• 约束复杂：需满足 EV 充电时间窗口（如用户需在 18:00 前完成充电）、充电站功率容量（如单桩最大功率 60kW）、区域电网负荷限额等多重约束；

• 大规模接入适配性：当充电站服务 EV 数量超过 50 辆时，集中式优化的计算复杂度呈指数级增长，难以实时响应。

1.2 分散式优化的核心优势

分散式优化将全局问题分解为多个局部子问题，由各 EV 或充电单元（如充电桩）自主决策，通过有限信息交互协调全局目标，相比集中式方法具有三大优势：

• 隐私保护：各 EV 仅需共享充电功率等非敏感信息，无需暴露用户身份、出行计划等隐私数据；

• 计算高效：局部子问题规模小，可并行求解，适应大规模 EV 接入场景；

• 鲁棒性强：单个节点故障不影响整体系统运行，抗干扰能力优于集中式架构。

二、核心方法：蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛的融合

2.1 蒙特卡洛模拟：量化不确定性

蒙特卡洛方法通过随机抽样生成大量场景，模拟 EV 充电过程中的不确定性因素，为优化提供鲁棒性支撑：

• 随机变量建模：

• 到达时间：服从正态分布（如均值 17:00，标准差 1.5 小时），反映用户下班后前往充电站的规律；

• 充电需求：基于历史数据拟合为对数正态分布（如均值 30kWh，标准差 8kWh），涵盖不同车型（如轿车、SUV）的电池容量差异；

• 实时电价：在分时电价基础上叠加 ±5% 的随机波动，模拟市场价格波动。

• 场景生成与缩减：

• 生成 N 个初始场景（如 N=1000），每个场景包含一组到达时间、充电需求、电价组合；

• 采用 k-means 聚类缩减场景至 K 个（如 K=50），保留场景多样性的同时降低计算量，确保结果代表性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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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

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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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

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