含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法(Matlab代码实现)

简介: 含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法(Matlab代码实现)

💥 💥 💞 💞 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 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据及文章讲解


💥1 概述

文献来源:


367d594b11a5e44b6f93d58a07c7f4ea.png


针对电动汽车充电站的优化配置问题,绝大部分已有的研究中只考虑了单一种类的充电设施。在仅有的少量考虑多类型充电设施的相关文献中,如文献[47],也只是简单地将充电设施种类视作区域负荷类型的直接相关量(居民区域对应着低功率充电桩、商业区域对应着较大功率充电桩、道路附近则对应着超大功率充电桩)。然而,随着越来越多的不同类型不同功率的充电设施接入配电系统,即便是在同一地点、同一充电:场所,也逐渐呈现出多种类型充电设施共存的状态。这些充电设施在满足电动汽车车主多样化的充电需求的同时,也改变了电动汽车负荷的时空分布情况,使得不同类型充电设施间的相互影响日益显著,并逐渐成为电动汽车充电站优化配置过程中不可忽略的因素。


基于上述背景,本章选择3种典型的电动汽车充电桩,研究了含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法。按照充电功率的升序排列,所选取的3种电动汽车充电桩依次代表了慢速充电设施(Slow charging facility,SCF)、快速充电设施(Fast charrging facility,FCF)和超级快速充电设施(Ultra-fast charging facility,UCF)。为了处理由多类型充电桩间相互影响导致的条件场景约束,同时降低电动汽车充电站优化配置模型的复杂度,本章提出了针对条件场景约束的二步等价方法,并应用二阶锥松弛技术将混合整数非线性规划问题转化为混合整数二阶锥规划问题。为了检验上述模型与方法的有效性,本章采用江苏地区一个实际的电气-地理信息耦合系统作为算例,通过对比不同电动汽车充电站优化配置方案的年化社会总成本,证明了在优化配置问题中同时考虑多种类型充电桩的意义与价值。


根据服务对象的不同,电动汽车充电站可以分成两类:一类是为公交车、出租车等公共交通提供集中充电服务的定点场站;另一类是为私人电动汽车提供即时、零散充电的公共场站。本章的研究针对后一类电动汽车充电站,且研究的区域集中在城市中,认为电动汽车主要用于城市内的短途出行。因此,本研究中的电动汽车充电行为呈现出两个显著的特征:一方面,不同于远途行驶电动汽车在高速公路两侧的紧急充电模式(Urgent charging mode),城市内的电动汽车车主往往倾向于在出行的目的地进行充电,即目的地充电模式(Destination charging mode)122]。这样的充电方式使得电动汽车车主可以在充电的同时进行自己原计划的活动,如购物、工作、访友等,带来了极大的便利性。另一方面,在每次充电时,电动汽车车主都希望充入尽可能多的电能,直至将电池充满,从而有效抵御电动汽车续航能力不足带来的潜在风险,即所谓的“续航焦虑”(Range anxieties )


详细文章讲解见第4部分。


📚2 运行结果


4e00db73b7f3ba8fa9df386b81e34599.png

e802e5d53555b6752b78af45f29221d1.png

fd18daf49ff02aafc1985b656a65d580.png

bfa26ac95e367143060bc42bb25b61ed.png

c3c79fe72b7d2dc1199120f2378e0fd2.png

e2f23d772dfbad412b4dca31a05e435f.png

0005693b36c9768cdd05a1f2061d29c1.png

97bbb20dda4d11335bdf5d04614af685.png

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]罗李子. 互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究[D].东南大学,2019.DOI:10.27014/d.cnki.gdnau.2019.000278.


🌈4 Matlab代码、数据及文章讲解


相关文章
|
16天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
27天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
30天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
1月前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
1月前
|
算法 调度
基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度matlab仿真
本程序基于CVX凸优化实现电动汽车充放电调度,通过全局和局部优化求解,展示了不同情况下的负载曲线。程序在MATLAB 2022a上运行,有效平抑电网负荷峰值,提高电网稳定性。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面