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⛄ 内容介绍
近年来电动汽车行业正处于蓬勃发展时期,预测2035年将有近亿辆电动汽车接入电网,本文通过蒙特卡洛法模拟了电动汽车无序充电,验证了逐渐增多的无序充电负荷将导致电网峰上加峰.基于电动汽车所具备的充电弹性和时空分布性,本文以电网日负荷峰谷差率最小为目标建立了电动汽车充电优化模型,通过遗传算法求解有序充电日负荷曲线,采用MATLAB软件进行编程和数据仿真,解决了电动汽车无序充电集中化与居民用电高峰重叠的首要问题,结果表明电动汽车有序充电实现了错峰填谷.
⛄ 部分代码
function P_hi=get_i(rate, P_h)
%get_i 得到充电方式及其功率
P=rand();%随机生成一个取值范围在[0-1]的数字
if 0<=P&&P<rate(1) %充电汽车比例
P_hi=[1,(P_h(1,1)+P_h(1,2))/2]; %选择第一种充电方式
elseif rate(1)<=P&&P<0.5
P_hi=[2,(P_h(2,1)+P_h(2,2))/2]; %选择第二种充电方式
else
P_hi=[3,(P_h(3,1)+P_h(3,2))/2];%选择第三种充电方式
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 李锦瑭.电动汽车V2G充电站充放电控制策略与谐波特性研究[D].哈尔滨工业大学,2015.DOI:10.7666/d.D753668.
[2] 潘 欢,乔文娟,李 楠.基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷预测[J].modeling\&\simulation, 2014, 03:83-91.DOI:10.12677/mos.2014.34012.
[3] 刘存成,胡畅.基于MATLAB用蒙特卡洛法评定测量不确定度[M].中国质检出版社,2014.
