【优化调度】基于NSGAII算法的车辆充电调度策略研究含Matlab代码
1 内容介绍
为了减少污染,保护环境,国家大力支持新能源汽车发展。
然而,电动汽车用户找桩难、排队时间过长、设施利用率低、充电运营企业盈利难等问题难以解决。同时,电动汽车大规模无序接入电网充电会影响电网的安全稳定运行。在此背景下,电动汽车充电调度策略的研究受到广泛关注。
由于国内外人民的生活方式和电动汽车主要购买人群的不同,国内外关于车辆充电调度问题研究的侧重点也不尽相同。
我国地大物博,人口众多,交通复杂。主要从以下方面研究:
1、通过经济手段或技术手段控制电动汽车的充电时间和充电功率,减小电网峰谷差;
2、考虑全天各时段电价的不同,建立分时电价充电调度系统,减少充电费用;
3、考虑充电桩数量较少且分步不均匀的现状,研究充电设施选址问题;
4、建立虚拟充电站控制中心;
国外地广人稀,主要居住方式与中国也不相同,研究内容如下:
1、设计有多个充电端口的电动汽车充电器,可同时为N辆电动汽车充电;
2、研究混合动力汽车的网络化和供需规划问题;
本文研究多辆电动汽车的充电调度问题,考虑某时段区域范围内有M 辆电动汽车发出充电请求时,周围有N 个充电桩可以提供充电位的调度情况。把当前调度时段电动汽车和充电桩的基本数据加载到调度中心,调度中心根据电动汽车的当前位置、电量剩余情况和周围充电桩的充电情况进行调度,电动汽车按照最优调度方案到充电桩充电。
充电调度模型考虑优化4个性能指标,分别为:
电动汽车充电时长:包括驾驶时间、充电时间和等待时间;
电动汽车充电费用:包括停车费用和充电费用。
充电桩利用率偏差:避免多辆电动汽车挤占某些充电桩,使其余充电站空闲。造成资源浪费和过渡损耗。
电网平均负载: 避免加重电网负载,维护电网安全
在现实场景中,电动汽车和充电桩的数量不断变化;充电桩的收费价格随电价不断变化;考虑交通拥堵的问题,电动汽车的速度也会变化。
从不同维度验证本文充电调度模型的有效性,改变电动汽车和充电桩的数量;改变充电桩的收费单价;考虑交通侧的干扰等等,实验结果表明本文充电调度模型可以应对多种情况变化,是稳定有效的。
2 仿真代码
function distribution_result(M,N)
global Best_individual;
D= load('Data.mat');
%行驶时间矩阵为D.dri_t
%充电时间矩阵为D.char_t
dri_t = D.dri_t;
best_dri_t=zeros(M,N);
for j=1:N
for i=1:M
best_dri_t(i,j)= dri_t(i,j)*(Best_individual(i,j));
[index_best_dri_t(j,:),index(j,:)]=sort(( best_dri_t(1:M,j))');
end
end
for j=1:N
disp (['C',num2str(j),'的充电顺序:' ])
for i=1:M
if index_best_dri_t(j,i)==0
disp ''
else
disp (['E(',num2str(index(j,i)),')' ])
end
end
end
3 运行结果
4 参考文献
[1]赵孟雨, 王贤宁, 徐康仪. 基于MATLAB/GUI的电动汽车充电站有序充放电优化调度仿真平台[J]. 电力学报, 2020(2).
[2]佟晶晶, 温俊强, 王丹, 张建华, & 刘文霞. (2016). 基于分时电价的电动汽车多目标优化充电策略. 电力系统保护与控制, 44(1), 7.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
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