【充电优化】基于遗传算法实现大规模电动汽车充电行为优化附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

在该项目中，模拟了电动汽车 (EV) 的充电行为对电网负载的影响。 从电力供应商和终端用户的角度，建立了高峰负荷值、电费和出行率等指标作为综合评价体系。 基于统计和数学工具，可以对居民出行历史数据进行分析和拟合以预测其概率分布，从而可以开发出出行模式和电动汽车充电方案的模型。 建立了以综合指标最大化为目标函数的非线性随机规划模型，并采用启发式搜索算法优化参数配置。 此外，考虑到普通电池和充电桩的特性、用户行为和电动汽车规模，设计蒙特卡罗模拟过程来模拟大型电动汽车的长期行驶行为。

⛄ 部分代码

function AdjustDriving(ev_id, pindex_start, pindex_end)  global behaviours    % 取消电量不够的出行计划  ev_cost_power = behaviours.v_driving_cost_power(ev_id, pindex_start : pindex_end);        soc_start = GetPreviousSOC(ev_id, pindex_start);        org_is_driving = behaviours.v_is_driving(ev_id, pindex_start : pindex_end);  new_is_driving = CancelDriving(org_is_driving, ev_cost_power, soc_start);        behaviours.v_is_driving(ev_id, pindex_start : pindex_end) = new_is_driving;    % 更新出行状态  UpdateDriving(ev_id, pindex_start, pindex_end);endfunction new_is_driving = CancelDriving(org_is_driving, ev_cost_power, soc_start)  global battery_features  global mc_params      soc_cost = cumsum(ev_cost_power, 2) / battery_features.power;  soc_remain = soc_start - soc_cost;    no_power_index = find(soc_remain < 0.0);  new_is_driving = org_is_driving;  new_is_driving(no_power_index) = 0;        if (length(no_power_index) > 0) && mc_params.output        fprintf('－－－－－no power lead to cancel travel, len=%d－－－－－\n', length(no_power_index));    endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 姚春玲,张俊华,李宝顺.基于遗传算法的汽车车身焊装夹具优化设计及MATLAB实现[J].机械设计与制造, 2010(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-3997.2010.10.094.

[2] 段聪.计及风电出力优化或电动汽车充电站规划的配电网重构[D].华北电力大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2879699.

[3] 万雅诤,林德焱,万方颖.基于MATLAB的电动汽车充电优化建模研究[J].  2020.

⛳️ 代码获取关注我

❤️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

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划

4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号

7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长