域名访问网站珍珠设计制作培训

域名访问网站,珍珠设计制作培训,wordpress 仿站 教程网,做美食教程的网站有哪些基于分时电价的电动汽车有序充放电#xff0c;自己编写的代码#xff0c;注释清晰#xff0c;逻辑清楚#xff0c;适合入门小白学习 仿真平台#xff1a;matlabyalmipcplex最近在研究电动汽车有序充电的问题#xff0c;想着分时电价这么火#xff0c;肯定得和电动汽车充…基于分时电价的电动汽车有序充放电自己编写的代码注释清晰逻辑清楚适合入门小白学习 仿真平台matlabyalmipcplex最近在研究电动汽车有序充电的问题想着分时电价这么火肯定得和电动汽车充放电结合起来。于是乎就试着写了个MATLAB小代码用的是YALMIP和CPLEX来求解优化问题。虽然代码还不成熟但逻辑还算清晰适合小白慢慢学这里和大家分享一下。分时电价是什么首先分时电价Time-of-Use, TOU简单来说就是电价会根据时间段不同而变化一般深夜电价便宜白天特别是高峰时期电价贵。电动汽车充放电的有序调度就是在这样的电价机制下合理安排充放电时间既省钱又能平衡电网。为什么需要优化电动汽车不仅仅是交通工具还是移动的储能设备。在分时电价下如何安排它们的充放电时间让车主的用电成本最低同时电网压力最小这就是有序充放电优化的问题。如何模型化这个问题首先我得建立一个数学模型把问题转化成一个优化问题。目标函数是车主的用电成本最低约束条件包括车辆的充放电能力、电池的容量限制、充电时间窗口等。目标函数总成本最小。可以表示为电价乘以充电量再加上可能的放电量带来的收益如果有的话。公式大致长这样$$\min \sum{t1}^{T} (et \cdot pt - ft \cdot s_t)$$其中$et$是充电量$ft$是放电量$pt$是电价$st$是卖电价格。约束条件功率约束充电和放电的功率不能超过车辆的最大允许值。电池容量约束电池的充放电量不能超过电池容量。充放电时间约束需要在指定的时间段内完成充放电。代码实现用MATLABYALMIPCPLEX下面是一个简单的MATLAB代码示例。我尽量写得清晰方便小白理解。% 配置优化器 sdpsettings(solver,cplex); % 参数设置 T 24; % 24小时 P_max 10; % 最大充放电量 E_max 100; % 电池容量 E_initial 50; % 初始电量 % 分时电价假设深夜电价便宜 price [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, ... 1.1, 1.2, 1.1, 1.0, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.3]; % 定义变量 charge sdpvar(T, 1); % 充电量 discharge sdpvar(T, 1); % 放电量 soc sdpvar(T, 1); % 电池电量 % 目标函数总成本最小 objective sum(price .* charge - 0.5 .* discharge); % 约束条件 constraints []; % 初始 SOC constraints [constraints, soc(1) E_initial charge(1) - discharge(1)]; % 每小时 SOC 更新 for t 2:T constraints [constraints, soc(t) soc(t-1) charge(t) - discharge(t)]; end % SOC 约束 constraints [constraints, soc E_max]; constraints [constraints, soc 0]; % 充放电功率约束 constraints [constraints, charge P_max]; constraints [constraints, discharge P_max]; % 解决问题 solve(objective, constraints); % 绘制结果 figure; subplot(3,1,1); plot(price); title(电价曲线); subplot(3,1,2); plot(charge); title(充电量); subplot(3,1,3); plot(discharge); title(放电量);分析代码优化工具用的是YALMIP这个优化建模工具配合CPLEX求解器。YALMIP上手比较容易适合小白。变量定义charge和discharge分别表示充放电量soc表示电池的剩余电量。目标函数电价乘以充电量减去放电带来的收入目标是最小化成本。约束部分每小时的电池电量变化公式。电池电量不能超过最大容量也不能为负。充放电功率不超过最大值。结果分析从图中可以看出充电量主要集中在电价低谷期深夜和凌晨放电量集中在电价高峰期。这样安排可以让车主的用电成本最低同时也能缓解电网的高峰期压力。总结这个代码虽然简单但已经涵盖了电动汽车有序充放电优化的基本思路。如果想更深入可以加入更多的因素比如多辆电动汽车的调度、不确定性电价建模等。有兴趣的朋友可以自己动手试试代码虽然有点长但逻辑很清楚慢慢来一定能搞懂