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15基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化（matlab程序）

学习不好的电气仔 2024-05-17 原文

代码地址：

基于峰谷分时电价电动汽车调度-遗传算法MATLAB程序_分时电价需求响应matlab-电子商务文档类资源-CSDN文库

参考文献

基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化_欧名勇2020

主要内容

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。

部分程序

for run = 1:no_runs    
    %% 原始种群
    xl_temp=repmat(xl, pop_size,1);
    xu_temp=repmat(xu, pop_size,1);
    x = xl_temp+((xu_temp-xl_temp).*rand(pop_size,V));
    
    %% Evaluate objective function
    for i =1:pop_size
        [ff(i,:),err(i,:)] =feval(fname, x(i,:));           % 目标函数评估
    end
    error_norm=normalisation(err);                      % 约束违规的归一化
    population_init=[x ff error_norm];
    [population,front]=NDS_CD_cons(population_init);    % 对初始种群的非统治性排序

    %% 一代开始
    for gen_count=1:gen_max
        gen_count
        % selection (Parent Pt of 'N' pop size)
        parent_selected=tour_selection(population);                     % 10 Tournament selection
        %% Reproduction (Offspring Qt of 'N' pop size)
        child_offspring  = genetic_operator(parent_selected(:,1:V));    % SBX交叉和突变

        for ii = 1:pop_size
            
            [fff(ii,:) err(ii,:)]=feval(fname, child_offspring(ii,:));      % 后代目标函数评估
        end

        error_norm=normalisation(err);
        child_offspring=[child_offspring fff error_norm];

        %% INtermediate population (Rt= Pt U Qt of 2N size)
        population_inter=[population(:,1:V+M+1) ; child_offspring(:,1:V+M+1)];
        [population_inter_sorted, front]=NDS_CD_cons(population_inter);              % 对子代的排序
        %% Replacement - N
        new_pop=replacement(population_inter_sorted, front);
        population=new_pop;
    end
    new_pop=sortrows(new_pop,V+1);
    paretoset(run).trial=new_pop(:,1:V+M+1);
    Q = [Q; paretoset(run).trial];                      % 结合每次运行中获得的帕累托解决方案
end
%% Result and Pareto plot
figure(2)
if run==1
    plot(new_pop(:,V+1),new_pop(:,V+2),'*')
else
    [pareto_filter front]=NDS_CD_cons(Q)  ;             % 在组合的Pareto解决方案集上应用非控制性排序
    rank1_index=find(pareto_filter(:,V+M+2)==1);       % 筛选等级1帕累托的最佳解决方案
    pareto_rank1=pareto_filter(rank1_index,1:V+M);
    plot(pareto_rank1(:,V+1),pareto_rank1(:,V+2),'*')   % 最终帕累托图
end

运行结果

电动汽车电价brpopulation分时电价负荷优化电力市场学习

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