基于遗传算法实现电动汽车有序充电matlab源码

基于matlab遗传算法求解峰谷分时电价电动汽车充电负荷优化问题

电动汽车的充电负荷预测在电动汽车的推广过程中发挥着重要的作用。为了克服现有方法中部分参数设置主观、预测模型与用户随机性驾驶行为匹配欠缺的不足，将电动汽车进行细致分类，通过建立充电负荷预测影响因素的概率模型，利用概率统计学和蒙特卡洛模拟方法提出了基于时刻充电概率的负荷预测模型。利用科学分析得到的日行驶里程代替主观给定的起始电荷状态(SOC)以推导充电时长，利用更具随机性的时刻充电概率代替计算得到的充电时段来确定充电负荷。以某市为例，预测了相关电动汽车的日负荷曲线，并与常用负荷预测方法的结果进行对比，验证了所提负荷预测方法能够科学地预测用户的充电负荷，能够为电网及用户的电能管理策略提供可靠的依据。

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

有有序充电，无序充电Python&Matlab代码

通过蒙特卡洛方法计算得到电动汽车充电负荷，充分考虑电动汽车出行分布，有详实的程序资料。

针对传统配电网充电负荷需求模拟方法造成网络负荷损耗量较大的问题，提出一种基于电动汽车接入充电的配电网充电负荷需求模拟方法。首先统计各区域用电负荷计算值，综合用电规划裕度和用电功率，计算配电网电变压器总容量参数，然后分析电动汽车接入配电网充电设计的电网侧利益方，建立有序充电目标函数，最后引用正态分布，控制充电负荷的随机性，实现配电网充电负荷需求的模拟。仿真实验结果表明，与两种传统配电网充电负荷需求模拟方法相比，所设计的模拟方法网络负荷损耗量最小，有利于电动汽车接入充电的配电网充电的实际应用。

通过研究不同类型电动汽车的充电特性，针对混合电动汽车改进了初始荷电状态的抽样方法；计及充电时间长度对开始充电时刻选择的影响，同时引入电动汽车实时充电数量的随机因素，建立了多种类型电动汽车充电负荷需求的概率模型。某地的配电网负荷数据和IEEE 34节点系统算例结果表明，在电动汽车渗透率相同的情况下，其充电高峰时段工作日负荷高于休息日负荷；适当提高换电池电动汽车比例可以降低电动汽车对配电网带来的负荷冲击。

本程序复现自：《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》 在研究电动汽车用户充电需求的前提下，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。

要：在研究电动汽车用户充电需求的前提下，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。