【优化求解】实现电动汽车有序充电【Matlab 294期】

一、简介

基于matlab实现电动汽车有序充电
二、源代码

clc;
clear;
Ci=32; %电池容量

Pni=7; %充电功率

xiaolv=0.9; %充电效率

Pi=Pni*xiaolv;%实际充电功率

Brl=4*1615*0.8;%变压器容量

SampleNo=150;%代表抽样数

Tranrl=Brl*ones(1,96);%变压器容量数组

%%确定负荷
fhx=[ 1426.39 1445.58 1426.39 1416.39 1426.39 1491.22 1512.84 1523.64 1512.84 1426.39 1399.37 1275.10 1188.66  1048.18 832.06 780.22 768.64  812.06 884.48 1069.70 1170.66 1275.10 1404.78 1426.39 1426.39 ]; %从12点开始算负荷

fhx=0.8*fhx;

ratio=zeros(1,96);

for i=1:96
    firstfhx=fhx(floor((i-1)/4)+1)/Brl;
    secondfhx=fhx(floor((i-1)/4)+2)/Brl;
    if(rem(i,4)==1)
    ratio(i)=fhx(floor((i-1)/4)+1)/Brl;
    elseif(rem(i,4)==2)
         ratio(i)=firstfhx+(secondfhx-firstfhx)/4;
    elseif(rem(i,4)==3)
        ratio(i)=firstfhx+2*(secondfhx-firstfhx)/4;
    else
        ratio(i)=firstfhx+3*(secondfhx-firstfhx)/4;
    end
    
end
%% 抽样
load('Parameters250.mat');
interval=zeros(1,96);
EVNoCount=0;  %可提供充电的总数目
EVstarttime=zeros(1,SampleNo);
EVssoc=zeros(1,SampleNo);
EVendtime=zeros(1,SampleNo);


startt=12.25;
for t=1:96 %96个时段 从中午12点开始计算，也就是从第50个时段开始计算, 12.25为第一个时间段
    starttime=startt+0.25*(t-1);
 %%对电动汽车的到达时间及车辆数进行进行抽样
    if starttime>24
        starttime=starttime-24;
    end
    o=3.41;u=17.47;
    if starttime<=(u-12)
       liangshu=@(x)(1./(o.*((2.*pi).^0.5))).*exp(-((x+24-u).^2)./(2.*(o.^2)));%每个刷新时段内的入网量数的概率密度函数
    else  
       liangshu=@(x)(1./(o.*((2.*pi).^0.5))).*exp(-((x-u).^2)./(2.*(o.^2)));%每个刷新时段内的入网量数的概率密度函数
    end
    s1=quadl(liangshu,starttime-0.25,starttime);%0.25代表刷新时段为0.25小时
    intervalNo=round(s1*SampleNo); %该段时间的接入的车辆数目

    interval(t)=intervalNo;
   
    %%对初始SOC进行抽样
     reasonnumber=0;
    for i=1:intervalNo   
              
    MU=2.98;
    SIGMA=1.14;
      R = lognrnd(MU,SIGMA);
     socs= 0.9- 15*R/(100*Ci);

    while socs<0.1 || socs>=0.3
         R = lognrnd(MU,SIGMA);
         socs= 0.9- 15*R/(100*Ci);
    end
    socs=fix(socs*100)/100;
    endtimeone=normrnd(8.92,3.24);
    while endtimeone>=12 || endtimeone<=2
        endtimeone=normrnd(8.92,3.24);
    end
    endtimeone=ceil((endtimeone*60)/15)+48;
    if (starttime>12)||(starttime<endtimeone)
        maxJ=endtimeone-t;
       if (0.25*maxJ*Pi>((0.9-socs)*Ci))
       reasonnumber=reasonnumber+1;
       EVstarttime(1,EVNoCount+reasonnumber)=t;
       EVssoc(1,EVNoCount+reasonnumber)=socs;
       EVendtime(1,EVNoCount+reasonnumber)=endtimeone;
       end   
    end
    end
     EVNoCount=EVNoCount+reasonnumber;
end

RealEVstarttime=zeros(1,EVNoCount);
RealEVssoc=zeros(1,EVNoCount);
RealEVendtime=zeros(1,EVNoCount);

for i=1:EVNoCount
    RealEVstarttime(1,i)= EVstarttime(1,i);
   RealEVssoc(1,i)=EVssoc(1,i);
   RealEVendtime(1,i)=EVendtime(1,i);
end

clear EVstarttime EVssoc EVendtime;

%%全局优化

dt=0.25;%时间间隔

Snj=binvar(EVNoCount,96);

Transformer=ones(1,96);


Aj=ones(96,1);

re=0.9*ones(EVNoCount,1);

Cend=ones(EVNoCount,1);

Price=[ 0.687 0.687 0.687 0.687 0.687 0.869 0.869 0.869 0.869 0.687 0.687 0.687 0.365 0.365 0.365 0.365 0.365 0.365 0.365 0.365  0.869 0.869 0.869 0.869];
pricekuo=zeros(1,96);
for i=1:95
    pricekuo(i)=Price(floor(i/4)+1);
    if(floor((i-1)/4)<floor(i/4))
       pricekuo(i)=Price(floor(i/4));    
    end
end
三、运行结果

在这里插入图片描述
四、备注

【优化求解】实现电动汽车有序充电【Matlab 294期】

一、简介

二、源代码

三、运行结果

四、备注

猜你喜欢
