（遗传算法）基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化论文复现——附代码

目录

摘要：

1. 研究背景：

2. 电动汽车有序充电价格响应建模：

2.1 电动汽车充电负荷的价格响应分析

2.2 电动汽车电价引导充电方式建模

 3. 遗传算法求解：

4. 仿真结果：

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摘要：

在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析；分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响，建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型，在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上，用实际案例对模型进行验证，利用多目标优化遗传算法进行求解，验证峰谷分时电价对电网负荷优化的有效性。

1. 研究背景：

近年来，在国内外石油资源紧缺，环境问题日益严重的情况下，电动汽车因具有显著的经济性与环境性，其发展迅速，在中国，至２０３０年，电动汽车数量将达到６０００万辆。随着电动汽车数量的不断增加，由于其负荷在时间与空间上所具有的不确定性，使得当大规模电动汽车并网进行充电时会对电网造成负荷冲击。虽然会加剧负荷的波动性与随机性，但是若能够将电动汽车负荷好好利用作为可调度负荷资源，则能够抑制电网系统的峰谷差，为电网安全稳定运行提供更强有力的保障。因此，实现电动汽车充电负荷的合理控制，避免电动汽车在系统负荷高峰时大量充电造成尖峰，高效的抑制峰谷负荷差，是电网面临的重要挑战。

该文在以上研究的基础上，根据电动汽车负荷影响因素进行分析，利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车无序充电和有序充电负荷曲线，设立不同的响应系数以研究用户参与有序充电时负荷曲线的特点。研究峰谷分时电价价格弹性与电动汽车负荷之间的关系，建立峰谷分时电价优化模型，利用多目标优化遗传算法对模型进行求解，分析峰谷电价对电网负荷以及用户的影响。

2. 电动汽车有序充电价格响应建模：