• MATLB|电动车智能充电模式及电力高峰需求预测


    目录

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    1 电动车

    1.1 电动车(EV)

    1.2 电动汽车充电

    1.3 智能充电和车联网(V2G)

    1.4 V2G 应用

     1.5 可再生能源可用性

    1.6 基于价格的收费

    2 电动车智能充电

    2.1 智能充电

    2.2 实时电价

    2.3 智能充电模式——算例1

    2.4 洞见

    2.5 智能充电模式——算例2

    2.6 报摊问题——算例3

     2.7 需求量与概率——算例4

    3 完整Matlab代码实现


     

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    电力系统强大的CVX学习(Matlab&Python)

    1 电动车

    1.1 电动车(EV)

    I 降低维护成本

    I 降低税收

    I 更便宜的燃料(电)

    I 政府补贴

                      

    1.2 电动汽车充电

    I典型电池容量:30kWh−100kWh

    I车载充电器:1.9–22 kW

    I直流非车载充电器:50–350 kW

    I充电级别

            I级别1:0–10 kW

            I级别2:10–50 kW

            I级别3:50–350 kW 23/64

    对电力系统的影响:

               

    1.3 智能充电和车联网(V2G)

    I 使用电动汽车电池通过双向 EV 充电器将电力回馈到电网

    I 优势:可再生能源的存储、减少高峰需求、辅助服务等

    I 挑战:优化控制、双向充电器、电池退化、标准化、监管框架、 ETC

    1.4 V2G 应用

    I 本地负载平衡

    I 根据负载调整充电时间/功率

    I 优先平衡多个充电点

    I 可再生能源利用

    I 基于价格的充电/放电

    I 调峰

    I 电网备份 

     1.5 可再生能源可用性

               

    1.6 基于价格的收费

       

    2 电动车智能充电

    2.1 智能充电

    I 你有一辆 EV,可以在家充电。

    I 电价是实时电价(RTP)。

    I 你需要 20kW 来为你的电动汽车充电。

    I 充电器的额定功率为 2kW。

    假设电动汽车可以在一天中的任何时间充电。我现在,你需要确定什么时间充电,以尽量减少一天的电费

    2.2 实时电价

                  

    2.3 智能充电模式——算例1

                         

    其中\pi _{t}是价格,p_{t}是充电功率。

     运行结果:

                     

    2.4 洞见

    智能充电?

    我是不是太激进了?

    电池退化成本如何?

    我到家、离开和开车的时间怎么样?

    我的充电状态?

    我有多辆车?

    我的方便和隐私?

    电力系统可靠性?

    面对这些问题,我们进入下一个算例,约束条件那些充分考虑。

    2.5 智能充电模式——算例2

               

    还差一个约束:DOD_{t}=1-SOC_{t}

     机器学习:数据拟合:

                       

            

    损失函数定义为:

                  

    电力高峰需求预测:

                

    2.6 报摊问题——算例3

    I一家公司生产冬装。

    I 公司必须在知道确切需求 d 之前,在冬季前 3 个月承诺具体的生产数量 x。

    I 在看到需求 d 后,公司决定以正常价格 πr 出售的数量 yr,以及以残值/折扣价 πs 出售的数量 ys。

    I 这称为不确定性下的决策,因为决策 x 是在不确定性需求 d 下做出的。

     两阶段随机规划

    I决策变量:生产量x

    I观望决策:常规价格量yr,折扣价格量ys

    I目标:最小化生产成本和预期未来成本

                ​​​​​​​

    组合两个阶段:

        

    假设需求 d 是具有 S 个场景 (d1,...,ds) 的离散随机变量,每个场景 di 具有概率 pi。

    相应地,每个情景 di 的销售量有y_{r,i }y_{s,i}。 

     

    举例:

    (1)假设有3个场景,d1 = 10,概率为1/4; d2 = 30,概率为 5/12; d3 = 50,概率为 1/3.

    (2)生产外套的单位成本:c = 5,正常价格:πr = 10,折扣价:πs = 3。

    (3) 生产能力:\hat{x}=70

       

    结果:

     

     2.7 需求量与概率——算例4

    优化问题实际上是如何解决的?

    (1)无约束问题

    设置导数(一维)或梯度(高维)

       

    那么如何求∇xf(x) = 0

    I 直接解决方案:分析计算

            梯度下降:

            牛顿法:

      

    (2)约束优化

    障碍法:通过无约束优化的近似问题:

    当 t → 0 时,这接近原始问题:

    最大化拉格朗日对偶问题

    (3)举例

    I 如果很难定义场景怎么办?如果我们的分布不是离散的怎么办?

    I 在大多数一般条件下采样就足够了.

     

     

    3 完整Matlab代码实现

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/125581968