基于NSGAII算法的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究附Matlab代码

简介: 基于NSGAII算法的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

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.

遗传算法是受达尔文的进化论以及孟德尔的遗传学说影响,模仿自然界生物种群进化机制而发展起来的随机全局搜索方法和优化方法,特点是高效、并行、全局搜索。采用适者生存的原则,利用某种编码技术,通过适应度函数寻找新的近似解,在这个过程中导致了种群中个体的进化,使得种群比之前更能适应环境,就像自然界的改造[11]。该文涉及多目标和多约束的优化问题,当需要多个目标在区域内达到最优时,有时目标会相互冲突,对于求解此类问题的 Pareto最优解有以下常用的几种方法:权重系数变换法,给每个子目标函数赋予权重系数后转变为单目标优化问题;并列选择法,将群体所有个体按照子目标函数划分子群体,各自选出适应度高的个体以得到新的子群体,再将其合并,不断进行 至 最 大 次 数,最 终 得 到 多 目 标 优 化 的Pareto最优解。由于权重系数分配问题会得到不同的结果可能导致得到与实际情况相偏差的解,故该文采用并列选择法。

⛄ 部分代码


function f  = genetic_operator(parent_chromosome, M, V, mu,mum, l_limit, u_limit)

[N,m] = size(parent_chromosome);%N是交配池中的个体数量

%clear m

p = 1;

%下面代码找出交配池中非支配等级的最大值和最小值 为自适应概率计算做准备


pc=0.9;

pm=0.1;

%%首先进行交叉工作

for i = 1 : N%这里虽然循环N次,但是每次循环都会有概率产生2个子代,所以最终产生的子代个体数量是2N个

       child_1 = [];

       child_2 = [];

       parent_1 = round(N*rand(1));

       if parent_1 < 1

           parent_1 = 1;

       end

       parent_2 = round(N*rand(1));

       if parent_2 < 1

           parent_2 = 1;

       end

       while isequal(parent_chromosome(parent_1,:),parent_chromosome(parent_2,:))

           parent_2 = round(N*rand(1));

           if parent_2 < 1

               parent_2 = 1;

           end

       end

       parent_1 = parent_chromosome(parent_1,:);

       parent_2 = parent_chromosome(parent_2,:);

       child_1=parent_1;

       child_2=parent_2;

 

   if rand(1) <pc%交叉概率0.9

       for j = 1 : V

         u(j) = rand(1);

           if u(j) <= 0.5

              bq(j) = (2*u(j))^(1/(mu+1));

           else

              bq(j) = (1/(2*(1 - u(j))))^(1/(mu+1));

           end

           child_1(j) = ...

                0.5*(((1 + bq(j))*parent_1(j)) + (1 - bq(j))*parent_2(j));

           child_2(j) = ...

               0.5*(((1 - bq(j))*parent_1(j)) + (1 + bq(j))*parent_2(j));

           if child_1(j) > u_limit(j)

               child_1(j) = u_limit(j);

           elseif child_1(j) < l_limit(j)

               child_1(j) = l_limit(j);

           end

           if child_2(j) > u_limit(j)

               child_2(j) = u_limit(j);

           elseif child_2(j) < l_limit(j)

               child_2(j) = l_limit(j);

           end

       end

       child_1(:,V + 1: M + V) = evaluate_objective(child_1, M, V);

       child_2(:,V + 1: M + V) = evaluate_objective(child_2, M, V);

   end

       child(p,:) =  child_1(:, 1: M + V);

       child(p+1,:) = child_2(:, 1: M + V);

       p = p + 2;

end

[S,L] = size(child);

pp=1;

%%对交叉后的数组的每个个体根据概率进行变异操作

for jj=1:S  

       child_3 = child(pp,:);

     if rand(1)<pm          

       for ji = 1 : V

       r(ji) = rand(1);

          if r(ji) < 0.5

              delta(ji) = (2*r(ji))^(1/(mum+1)) - 1;

          else

              delta(ji) = 1 - (2*(1 - r(ji)))^(1/(mum+1));

          end

         

          child_3(ji) = child_3(ji) + delta(ji);

          if child_3(ji) > u_limit(ji) % 条件约束

              child_3(ji) = u_limit(ji);

          elseif child_3(ji) < l_limit(ji)

              child_3(ji) = l_limit(ji);

          end

       end

          child_3(:,V + 1: M + V) = evaluate_objective(child_3, M, V);

     end

       child(pp,:) = child_3(:,1:M+V);      

       pp=pp+1;

   end


f = child;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]欧名勇, 陈仲伟, 谭玉东,等. 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(5):6.

⛄ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
2天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
3天前
|
算法
基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
本研究基于大爆炸优化算法对PID控制器参数进行寻优,并通过Matlab仿真对比优化前后PID控制效果。使用MATLAB2022a实现核心程序,展示了算法迭代过程及最优PID参数的求解。大爆炸优化算法通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,在搜索空间中迭代寻找全局最优解,特别适用于PID参数优化,提升控制系统性能。
|
15天前
|
算法 数据安全/隐私保护 索引
OFDM系统PAPR算法的MATLAB仿真,对比SLM,PTS以及CAF,对比不同傅里叶变换长度
本项目展示了在MATLAB 2022a环境下,通过选择映射(SLM)与相位截断星座图(PTS)技术有效降低OFDM系统中PAPR的算法实现。包括无水印的算法运行效果预览、核心程序及详尽的中文注释,附带操作步骤视频,适合研究与教学使用。
|
1天前
|
算法 决策智能
基于遗传优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本项目使用遗传算法解决旅行商问题(TSP),目标是在四个城市间找到最短路径。算法通过编码、选择、交叉、变异等步骤,在MATLAB2022A上实现路径优化,最终输出最优路径及距离。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
205 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
132 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
95 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
7月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)