基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）普及率的快速提升，大规模无序充电已成为威胁电网安全稳定运行的潜在风险。电动汽车的充电行为具有随机性（充电时间、地点分散）和集中性（晚间高峰时段集中充电）的双重特征，可能导致配电网负荷峰谷差扩大、变压器过载及线损率增加。多时段动态电价通过分时定价（高峰时段高价、低谷时段低价）引导用户错峰充电，是实现电动汽车有序充电的经济高效手段。本文将构建基于动态电价的多目标优化模型，结合智能优化算法求解最优充电策略，在降低用户充电成本的同时，平抑电网负荷波动，为电动汽车与电网的协同运行提供技术支撑。

一、电动汽车充电的现状与动态电价调控机制

1.1 无序充电对电网的影响

电动汽车充电负荷的无序增长带来以下电网问题：

• 负荷峰上加峰：居民晚间用电高峰（18:00-22:00）与电动汽车集中充电时段重叠，导致负荷峰值攀升，如某城市配电网峰谷差由 30% 增至 50%，变压器过载风险增加 20%。

• 电压质量下降：集中充电导致局部配电网电压跌落（可能超出允许范围 ±7%），影响其他用户用电设备正常运行。

• 线损率上升：高峰时段充电电流大，线路损耗显著增加，某试点区域线损率由 5% 升至 8%，电网运行效率降低。

• 可再生能源消纳困难：若电动汽车充电未与风电、光伏等新能源发电时段匹配，将导致弃风弃光现象加剧（如中午光伏大发时充电负荷低）。

1.2 多时段动态电价的调控原理

动态电价通过价格信号引导用户调整充电行为，其核心机制包括：

• 时段划分：将一天 24 小时划分为峰、平、谷三个时段（部分地区细分至尖峰、高峰、平段、低谷、深谷），如：

• 峰段：18:00-22:00（电价最高，如 1.5 元 /kWh）

• 平段：8:00-18:00、22:00-24:00（电价中等，如 0.8 元 /kWh）

• 谷段：0:00-8:00（电价最低，如 0.3 元 /kWh）

• 价格浮动：峰谷电价差通常为 3-5 倍，通过显著的价差激励用户在谷段充电，如某地区峰谷价差达 5 倍后，谷段充电量占比从 15% 提升至 45%。

• 动态调整：电价可根据电网负荷、新能源出力等实时更新（如次日发布当日电价），增强调控灵活性。

动态电价的优势在于市场化引导，相比行政强制错峰（如限制高峰充电），更易被用户接受，且能兼顾用户成本与电网效益。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]孙晓明,王玮,苏粟,et al.基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计[J].电力系统自动化, 2013, 37(1):191-195.DOI:10.7500/AEPS201209274.

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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

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