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网站营销推广培训,南京马鞍山网站建设,怎么查网站流量,上海 建设工程质量监督站网站蒙特卡洛算法对电动汽车充电负荷模拟 仿真平台#xff1a;matlab 可自己修改电动汽车数量#xff0c;论文复现。 参考论文:基于V2G的电动汽车充放电优化调度策略 有注释简单易懂#xff0c;可随意调整参数。直接上干货。咱今天用Matlab整点实在的——用蒙特卡洛方法模拟电动…蒙特卡洛算法对电动汽车充电负荷模拟 仿真平台matlab 可自己修改电动汽车数量论文复现。 参考论文:基于V2G的电动汽车充放电优化调度策略 有注释简单易懂可随意调整参数。直接上干货。咱今天用Matlab整点实在的——用蒙特卡洛方法模拟电动车充电负荷。代码不到50行但能模拟上千辆车的充电行为还能看到电网负荷曲线怎么被电动车们玩坏的。先看核心代码片段% 基础参数设置 EV_num 1000; % 电动车数量 P_charge 7; % 充电功率kW t_start 18; % 最早开始充电时间 t_end 8; % 最晚结束充电时间次日 soc_initial 0.3; % 初始电量 soc_target 0.9; % 目标电量这几个参数控制着全局设定。想改电动车数量直接调EVnum。充电功率7kW是慢充桩典型值换成快充的话直接改Pcharge就行。这里的tstart和tend要注意是24小时制跨天情况用模运算处理。负荷生成的核心在于蒙特卡洛的随机性。咱们用两个关键随机变量% 蒙特卡洛随机参数生成 start_time t_start rand(EV_num,1)*(24 - t_start); % 开始充电时间 require_charge (soc_target - soc_initial) * 60; % 每辆车需要充电量kWh charge_duration require_charge ./ P_charge; % 充电时长(h)这里有个小技巧用rand函数生成[0,1)的随机数然后缩放时间范围。充电时长直接用总电量需求除以功率简单粗暴但有效。注意这里60代表电池容量60kWh可以根据实际车型修改。主循环部分用矩阵运算代替for循环速度提升明显% 初始化负荷曲线 load_curve zeros(24,1); for t 1:24 % 当前时段正在充电的车辆数 charging (mod(t,24) start_time) | (mod(t,24) (start_time charge_duration)); load_curve(t) sum(charging) * P_charge; end这里的模运算处理了跨天充电的情况。用逻辑索引直接筛选出当前时段正在充电的车辆比逐辆车判断效率高得多。运行这段代码后你会得到一个24小时的负荷曲线矩阵。想看结果画图代码安排上% 可视化结果 figure(Color,[1 1 1]) plot(load_curve,LineWidth,2) xlabel(时间/h) ylabel(充电功率/kW) title([电动车数量:,num2str(EV_num),辆]) grid on xticks(0:2:24) xlim([1 24])运行效果相当直观。当我把EVnum从1000调到3000时负荷峰值直接从7MW飙升到21MW活生生把晚高峰电网负荷顶出个驼峰。有意思的是这个驼峰的形状和位置跟咱们设置的开始充电时间密切相关——如果把tstart从18点改成17点高峰会提前并拉宽。想更深入的话可以加个参数对比% 不同车辆数对比 figure(Color,[1 1 1]) hold on for n [500, 1000, 2000] % 此处省略重复代码... plot(load_curve,LineWidth,1.5) end legend(500辆,1000辆,2000辆)这么一对比电动车数量对电网负荷的影响就非常直观了。代码里的rand函数如果换成正态分布比如normrnd还能模拟用户行为更集中的情况。不过这就是后话了论文复现的话还是先用均匀分布更稳妥。最后说个注意事项代码里的60kWh电池容量是参考特斯拉Model 3长续航版设定的实际应用中最好做个电池容量分布。不过对于初步仿真来说统一参数更容易看出规律。需要深入的话可以再加个for循环处理不同电池容量车型的分布情况。