电动汽车充放电V2G模型（Matlab代码）
1 主要内容 本程序主要建立电动汽车充放电V2G模型，采用粒子群算法，在保证电动汽车用户出行需求的前提下，为了使工作区域电动汽车尽可能多的消纳供给商场基础负荷剩余的光伏电量，根据光伏出力与工作区负荷的偏差制定动态分时电价模型，从而减少峰谷差，保障电网稳定性，同时能够提高电动汽车用户的充放电满意度，实现双赢。配电网负荷方差最小目标函数包含了工作区常规负荷、光伏出力及电动汽车的充放电电量，应...
基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化（matlab代码）
1 主要内容 该程序基本复现《基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化》，代码主要做的是基于NSGA-II的电动汽车充电负荷优化，首先，在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对２种不同充电方式进行模拟并对其进行分析；分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响，建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型，在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上，用实际案例对模型进行验证...
单向/双向V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(matlab代码)
1 主要内容 该程序复现博士文章《互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究》第五章《单向/双向V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法》，本章构建了单向/双向V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型，以确定配电系统中分布式电源与电动汽车充电站的最佳安装位置及安装容量。单向V2G环境下，电动汽车的充电时间段被认为是可调节的对象，在充分满足电动汽车充电需求的...
考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(matlab代码)
1 主要内容 该程序复现博士文章《互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究》第四章《考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法》，本章构建了考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型，以年化社会总成本最小为目标确定配电系统中分布式电源与电动汽车充电站的最佳安装位置和安装容量。该模型以线性化的Distflow潮流方程...
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法(matlab代码)
1 主要内容 该程序复现博士文章《互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究》第三章《含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法》，本章选择3种典型的电动汽车充电桩，研究了含多类型充电桩的电 动汽车充电站优化配置方法。按照充电功率的升序排列，所选取的3种电动汽车充电桩 依次代表了慢速充电设施（Slow charging facility，SCF）、快速充电设施（Fast ch...
【免费】【sci】考虑不同充电需求的电动汽车有序充电调度方法（含matlab代码）
1 主要内容 该程序复现sci文献《A coordinated charging scheduling method for electric vehicles considering different charging demands》，主要实现电动汽车协调充电调度方法，该方法主要有以下几点优势：1.可以通过不同充电需求的充电紧迫性指标来选择电动汽车的充电模式；2.以微网整体峰谷负荷...
【充电优化】基于遗传+模拟退火+粒子群实现大规模电动汽车开发与电网资源分配附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
基于双层优化的大型电动汽车时空调度（Matlab代码实现）
1 概述文献来源： 化石燃料短缺和环境保护在经济发展中引起了关注。大规模部署电动汽车(ev)可能是减少对化石燃料依赖和保护环境的潜在解决方案，许多国家和汽车制造商正在大力推广电动汽车的使用[1,2]。电动汽车在电力系统中往往以分布式和移动电源需求为代表;它们的分布式存储能力也适用于电网[3]。利用V2G (Vehicle to Grid)技术，电动汽车可以通过优化充放电来转移高峰负荷，降低发电机....
电动汽车电池换电站选址与定容（Matlab代码实现）
1 概述 随着电动汽车保有量的逐年增长,城市中电动汽车充换电基础设施的建设覆盖率越来越广，充换电基础设施的选址定容规划更是成为了城市交通网络规划建设中不可或缺的重要组成部分。本文对于“集中充电、统一配送”的换电模式下电池换电站的选址定容规划问题作出研究与探讨，对该模式下充换电基础设施的选址定容规划问题进行进一步研究与完善。与插充模式不同，换电模式需要考虑....
【V2G】电动汽车接入电网优化调度研究（Matlab代码实现）
1 概述V2G优化调度：设计了一种算法，以充电成本最小的方式安排500辆电动汽车使用一个充电站，同时随机安排任意少数电动汽车前往指定的房屋负载，在那里放电并返回充电站。模拟测试了三种不同的场景，第一，客户满意度(即电动汽车车主满意度)被认为是放电所赚的钱与充电所花的钱之间的总差额，第二，客户满意度与第一种场景相同，但在模拟结束时减去未完成的费用的总成本，第三，客户满意度考虑了放电的利润，充电的成....
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