✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景与意义新能源汽车发展趋势随着全球对能源产业结构调整的重视以及人们环保意识的增强新能源汽车的发展与应用得到了大力推动。电动汽车EV凭借其能够有效降低对化石燃料的依赖、减少温室气体排放的优势符合未来能源需求以及电网和交通系统可持续发展的要求成为新能源汽车领域的重要发展方向。高渗透率带来的挑战然而随着电动汽车的逐步普及其高渗透率给电网的规划与运行以及交通系统带来了一系列影响。例如大量电动汽车在同一时段集中充电可能导致局部电网过载影响电网安全稳定运行同时电动汽车的充电需求也会对交通流量和道路使用产生影响。因此准确预测电动汽车充电负荷的时空分布至关重要它有助于电网合理规划和调度以及交通系统的优化管理。二、EV 充电负荷模型建立路网 - 配电网 - 车网交互模型为全面分析 EV 充电负荷的时空分布构建了路网 - 配电网 - 车网交互模型。电动汽车既是交通工具又是移动负荷的载体其出行分布和路径规划受交通信息影响而充电需求和策略又影响电网的经济性与安全运行。通过该模型可以综合考虑交通系统、配电网以及电动汽车之间的相互作用从而更准确地预测充电负荷的时空分布。三、动态交通路网模型图论分析方法建模采用图论分析方法对交通路网进行建模。交通路网拓扑结构通过双向箭头表示双行道单向箭头表示单行道。路段权值用于量化道路出行代价可以采用路段长度、通行速度、行程时间或出行费用等进行研究。这种建模方式能够清晰地描述交通路网的结构和各路段的特征。时间 - 流量模型引入针对城市内部路网时变动态以及多交叉路口的特点引入时间 - 流量模型进行分析。在城市路网中路口交叉节点多设置信号灯进行管控车辆行驶不仅受到路段阻抗影响还在交叉节点产生时间延误。依据城市交通状况划分标准使用饱和度 S 评价指标如畅通 (0 S ≤ 0.6)、稳定 (0.6 S ≤ 0.8)、拥挤 (0.8 S ≤ 1)、堵塞 (S 1)来描述交通状态以便更准确地模拟车辆在路网中的行驶情况。四、单体 EV 移动模型电动汽车分类根据我国电动汽车类型及不同功能电动汽车的出行特点将电动汽车分为三类通勤私家车这类车辆出行起讫点主要为居住地和工作地行驶路线相对固定。其充电时间长且充电地点相对固定通常在家中或工作单位的充电桩充电。出租车出租车出行起讫点随机性较大出行次数频繁行驶路线不固定。由于其运营特点充电时间短且充电地点不固定可能在各个公共充电桩进行充电。其他公用车包括公务私家车、商务车以及功能用车如物流车和环卫车等。这类车辆出行起讫点不固定出行次数较多充电时长和充电地点也不固定。公交车的特殊性公交车由于具有特定的行驶路线和专用充电位置且充电方式和换电方式相结合其充电特性受交通影响较小因此在本研究中不作为分类研究对象。五、充电负荷时空分布预测方法流程概述充电负荷时空分布预测流程主要包括以下几个关键步骤车辆引入首先按一定比例在各交通节点引入不同类型电动汽车数量以此模拟实际交通场景中不同类型电动汽车的分布情况。参数生成通过蒙特卡洛模拟为各 EV 随机抽样生成相应的行驶特性参数如出发时间、行驶速度等和充电特性参数如充电功率、充电时长等使模拟更加贴近实际情况。路径规划EV 用户以行程时间最小为目标采用实时 Dijkstra 算法规划行驶路径并实时更新特性参数。该算法能够根据实时交通信息为电动汽车规划最优行驶路径反映出电动汽车在路网中的动态行驶过程。负荷计算通过用电区域功能类型划分对在该区域充电的 EV 功率进行累加计算从而得到区域配网节点负荷完成整体充电负荷时空预测。这种方法可以准确地计算出不同区域、不同时间的充电负荷情况。⛳️ 运行结果 部分代码%% MCfor icar1:size(Mcar,1) %EV的编号从1-1000共1000台EVsize(Mcar,1)1000一个for icar1:size(Mcar,1) 循环代表把第一台EV的 %目的地Destination、初始时刻tBirth1、返程时刻tBirth2、ev容量Cbat、初始soc SOC0、速度Vcar全部采集一遍 %1-9个特征变量车辆编号icar、EV种类Icar_kind、EV初始位置Birthland、 %目的地Destination、初始时刻tBirth1、返程时刻tBirth2、ev容量Cbat、初始soc SOC0、速度Vcar全部采集一遍 Icar_kindMcar(icar,2);%EV种类%size(Mcar,2)1000BirthlandMcar(icar,3);%EV初始位置DestinationMcar(icar,4);%目的地 tBirth1Mcar(icar,5);%初始时刻tBirth2Mcar(icar,6);%返程时刻 CbatMcar(icar,7);%ev容量SOC0Mcar(icar,8);%初始soc VcarMcar(icar,9);%速度%考虑环境温度和速度 耗电量 dE1.5*distance/Vcar(0.21-1e-3*Vcar1.531/Vcar)*distance; %由最短行驶距离distance电动汽车行驶实时车速VcarMcar(icar,9)计算出EV初始位置到目的地的耗电量 %如果充电到0.8EV容量时间到达第二个目的地的时间Charge(icar,2)1; %Icar_kindMcar(icar,2);EV种类所以Charge(icar,2)赋值为私家车Icar_kind1Charge(icar,3)floor(tdest1); %EV初始位置Mcar(icar,3)赋值为向下取整tdest1即32个交通节点中的一个Charge(icar,4)ceil(T80); %目的地Mcar(icar,4)赋值为向上取整T80即32个交通节点中的一个Charge(icar,5)ceil(Pchar_slow); %初始时刻Mcar(icar,5)赋值为向上取整Pchar_slowPntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination)Pntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination)Charge(icar,5);%列表切片Pntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination)即为取Charge(icar,3):Charge(icar,4)所在行与Destination所在列的交叉元素Charge(icar,2)1; %Icar_kindMcar(icar,2);EV种类所以Charge(icar,2)赋值为私家车Icar_kind1Charge(icar,3)floor(tdest1); %EV初始位置Mcar(icar,3)赋值为向下取整tdest1Charge(icar,4)ceil(tBirth2); %目的地Mcar(icar,4)赋值为向上取整tBirth2因为此时T80tBirth2成立Charge(icar,5)ceil(Pchar_slow); %初始时刻Mcar(icar,5)赋值为向上取整Pchar_slowPntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Des 参考文献[1]李晓辉,李磊,刘伟东,等.基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测[J].电力系统保护与控制, 2020, 48(1):9.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.181616.更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注1.机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断2.组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~3.分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~4.路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~5.小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~6.原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心