【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)

简介: 【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)

👨‍🎓个人主页:研学社的博客

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码实现


image.gif

💥1 概述

文献来源:

image.gif编辑

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。

关键词:电动汽车;分时电价;有序充电;电价响应;

      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2030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

     目前国内有很多学者参与了峰谷分时电价引导电动汽车用户参与有序充电的研究,文献[6提出根据电动汽车类型的不同采用相适应的充电负荷计算方法,对电动汽车充电负荷进行较为精准的预测;文献[建立电动汽车负荷最优潮流模型通过调配各机组出力以优化系统发电成本在用户侧将电池损耗和充电等待时间成本计入用户充电费用中,运用双层模型进行优化;文献从电动汽车充电运营商方面考虑,利用动态响应峰谷电价形成有序充电,但文章未能考虑负荷波动造成电网的不稳定,大量电动汽车在后半夜充电又造成另一个用电高峰;文献[以电网峰谷差为目标函数利用电网电价时段的划分来平抑区域配电网负荷的波动,使得电网安全稳定的运行。

    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。

流程图:

image.gif

📚2 运行结果

原文结果:

image.gif

复现结果图:

image.gif

image.gif

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]欧名勇,陈仲伟,谭玉东,文明,周志成.基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化[J].电力科学与技术学报,2020,35(05):54-59.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2020.05.007.

🌈4 Matlab代码实现

链接:https://pan.baidu.com/s/1g81v-oUZ_DI3ofd-yR4NRQ 

提取码:xcvm

--来自百度网盘超级会员V3的分享

相关文章
|
2月前
|
存储 算法 程序员
C 语言递归算法:以简洁代码驾驭复杂逻辑
C语言递归算法简介:通过简洁的代码实现复杂的逻辑处理,递归函数自我调用解决分层问题,高效而优雅。适用于树形结构遍历、数学计算等领域。
|
3月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
92 1
|
3月前
|
存储 缓存 算法
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
|
23天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
23天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
123 68
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
191 80
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
1月前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
|
1月前
|
移动开发 算法 计算机视觉
基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)的图像去噪算法matlab仿真
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。