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程序主要内容是考虑风光场景生成的电动汽车并网优化调度#xff0c;采用的方法如下所述#xff1a;
①采用蒙特卡洛方法#xff0c;结合copula函数以及fuzzy-kmeans#xff0c;获取6个典型风光出力场景采用的方法如下所述
①采用蒙特卡洛方法结合copula函数以及fuzzy-kmeans获取6个典型风光出力场景并进行随机优化调度。
②考虑多类型电动汽车包括出租、商用、公交和家庭用车电价采用分时电价目标函数考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用。
③通过IEEE33节点系统中进行仿真算例分析程序中增加电压约束限制保证电动汽车优化调度的同时33节点系统电压维持在合理水平。 部分代码
SOCSOC-judge;
batterySOC*Cbattery; %到班后的电量
time1zeros(1,Ntest); %初始化时间点为0
time2zeros(1,Ntest);
%SOC记录数组
SOC_saones(1,Ntest); %初始化SOC为1
SOC_sbones(1,Ntest);
for i1:Ntestif SOC(i)0.2SOC_sa(i)SOC(i);time1(i)timework(i); %到班后需要充电充电开始时间为到班时间time2(i)time1(i)(1-SOC(i))*Cbattery/Pcharge; %充电结束时间充电功率PchargeSOC(i)SOC_end; %下班前充满电battery(i)Cbattery*SOC(i);end
end
SOCSOC-judge;
batterySOC*Cbattery; %到家后的电量
time3zeros(1,Ntest);
time4zeros(1,Ntest);
for i1:Ntestif SOC(i)0.4)SOC_sb(i)SOC(i);time3(i)timehome(i); %到家后需要充电充电开始时间为到班时间time4(i)time3(i)(1-SOC(i))*Cbattery/Pcharge; %充电结束时间充电功率4KWSOC(i)SOC_end; %第二天8点前可以充满电battery(i)Cbattery*SOC(i);end
end
time0:0.1:48;
Ychargezeros(1,481);
roundn(time1,-1);
roundn(time2,-1);
roundn(time3,-1);
roundn(time4,-1);
for i1:Ntest %找到所有充电车辆的电量if (time2(i)-time1(i)~0)kstartround(10*time1(i)1);kendround(10*time2(i)1);Ycharge(1,kstart:kend)Ycharge(1,kstart:kend)1;endif (time4(i)-time3(i)~0)kstartround(10*time3(i)1);kendround(10*time4(i)1);Ycharge(1,kstart:kend)Ycharge(1,kstart:kend)1;endendtempYcharge(1:241)Ycharge(241:481);x0:0.1:24;xx0:0.05:24;tempp interp1(x,temp,xx,linear); %现性插值Pwuxutempp(1:5:481)*Pbiao;%充电功率为15kW
pricezeros(1,96);
price(1,18*4:22*4)0.98;
price(1,8*4:17*4)0.74;price(1,23:24)0.74;
price(1,1:7*4)0.49;
%%解有序充电模型deltaT15/60;%15min折算成小时根据电网数据采集cost0;%购电电价部分结果 下载链接
