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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

2.0 蒙特卡洛生成电车负荷

2.1 基础场景，无电动汽车

2.2 场景2：无电动汽车无序充电

2.3 场景3：电动汽车有序充电

3 参考文献

4 Matlab代码、数据

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1 概述

随着电动汽车的普及，电动汽车充电对电网的影响越来越大。为了更好地适应多时段动态电价，优化电动汽车的有序充电策略至关重要。以下是一些可能的优化策略：

1. 考虑电价波动：根据不同时段的电价波动情况，制定充电策略。在电价较低的时段进行充电，避开电价高峰时段，以降低充电成本。

2. 考虑用电需求：结合用户的用电需求，合理安排电动汽车的充电时段，避免与家庭其他大功率电器同时使用，以免造成用电负荷过大。

3. 考虑充电速度：根据电动汽车的电池容量和充电设备的功率，合理安排充电时长，以最大限度地利用充电设备的充电效率。

4. 考虑电网负荷平衡：在电网负荷高峰时段，避免大量电动汽车同时充电，采取分时段、分区域的充电策略，以平衡电网负荷。

5. 考虑可再生能源利用：结合可再生能源的发电情况，合理安排电动汽车的充电时段，优先利用可再生能源进行充电，以降低对传统能源的依赖。

通过以上优化策略，可以更好地适应多时段动态电价，提高电动汽车的充电效率，降低充电成本，同时减少对电网的影响，实现电动汽车的有序充电。

目前有文献对电动汽车充电负荷建模进行了大量研究，其中王姝凝等人采用网格选取法对居民区

汽车充电进行有序调控［9］，孔祥玉等人分析了在分时电价环境下的用户需求响应情况［10］。但静态调控策略在面对多变的负荷情况时，引导效率容易受到限制。电动汽车渗透率的提升会威胁到电网的稳定运行，但如果将需求响应机制结合到充电负荷的引导策略中，不仅可减轻电网的负担，也可减轻用户的使用成本，实现双赢目标［11－13］。所以研当前国内的汽车动力电池主要以三元锂电池为主，其充电过程为 “恒流－恒压”两阶段模式，充电早期，电流不变，电压不断提升，达到预定值后恒定，然后充电电流不断衰减至固定值。其充电功率曲线如图 1 所示，起始和结束阶段较为短暂，可以将整个充电过程考虑为恒功率特性充电过程。

分时峰谷电价是电网段调节用户侧需求的有效途径，电网运行商根据当地的基本负荷曲线来划分

峰谷电价，电价的改变将会影响用电需求，从而引导充电负荷的变化，其目的是为了降低负荷的峰谷差，达到削峰填谷的效果。

针对我国用电负荷呈现双峰形态，典型的分时电价划分原则是将午、晚的基础用电高峰期划分为

电价峰期，将夜晚的用电谷期划为电价谷期，其他时间为电价平期。

2 运行结果

2.0 蒙特卡洛生成电车负荷

2.1 基础场景，无电动汽车

2.2 场景2：无电动汽车无序充电

2.3 场景3：电动汽车有序充电

粒子群算法求解

部分代码：

%% 粒子群算法优化求解
MaxIt=1500;      % 迭代次数
nPop=650;        % 种群规模
nVar = sum(sum(Tap));% 决策变量数量
nVar1 = [0; sum(Tap,2)];% 各个电动车的决策变量数量（实际上就是每辆车的可调度时段数）
VarMin = zeros(1,nVar);% 决策变量下限
VarMax = EV_features.S_char*ones(1,nVar);% 决策变量上限
% 调用粒子群算法进行优化求解
[bestPosition, fitValue ,BestCost] = PSOFUN(@objective2,nVar,VarMin,VarMax,MaxIt,nPop);
% 变量还原(把原本 电动车数*调度时段数 的决策变量转变为 电动车数*24h 的电动车逐时充电功率矩阵，方便后续计算)
Load_EV_tran = zeros(car_number,48);
for i=1:car_number
    Load_EV_tran(i,EV_features.Starttime(i):EV_features.Endtime(i)+24)=bestPosition(sum(nVar1(1:i))+1:sum(nVar1(1:i+1)));
end
Load_EV = (Load_EV_tran(:,1:24)+Load_EV_tran(:,25:48));
% 计算各节点电动汽车充电需求
P_L_EV = zeros(33,24);
for i=1:33
   P_L_EV(i,:) = sum(Load_EV((i-1)*car_number/33+1:(i-1)*car_number/33+car_number/33,:))/1000;
end
% 计算实际的总体负荷
mpc=case33bw;
P_L_act = sum(Power_load.*mpc.bus(:,3))+sum(P_L_EV);
% 验证是否满足潮流约束并计算最优潮流
V = zeros(33,24);% 逐时记录电压
P_loss = zeros(1,24);% 逐时记录网损
for t=1:T
    mpc=case33bw;
    mpc.bus(:,3)=Power_load(t).*mpc.bus(:,3);% 当前时刻各节点基础负荷
    mpc.bus(:,3)=mpc.bus(:,3)+P_L_EV(:,t);% 加上电动汽车充电渡河
    
    [result,sucess]=runopf(mpc,mpoption('OUT_ALL',0,'VERBOSE',0,'PF_ALG',3));% matpower计算最优潮流
    
    V(:,t) = result.bus(:,3);% 当前时刻各节点电压幅值
    P_loss(t) = sum(result.branch(:,14)+result.branch(:,16));% 当前时刻系统网损
    
    if sucess == 1% 判断是否满足潮流约束
%         disp('当前场景满足潮流约束！')
    elseif sucess == 0
        disp('当前场景不满足潮流约束！')
    end
end
%% 优化结果可视化
[fun,C_1,C_2] = objective2(bestPosition);
C_1_0 = sqrt((sum((P_L_base*1000-mean(P_L_base)*1000).^2))/24);
C_2_1 = sum(sum(P_EV_0).*csell);

disp('===============================================')
disp('%%            场景3结果输出               %%')
disp('===============================================')
disp(['总目标函数的值为    ：',num2str(fun)])
disp(['基础负荷波动的标准差为  ：',num2str(C_1_0)])
disp(['总体负荷波动的标准差为  ：',num2str(C_1)])
disp(['考虑动态电价电车用户的充电费用为：',num2str(C_2)])
disp(['不考虑动态电价电车用户的充电费用为：',num2str(C_2_1)])
disp(['总体负荷曲线的峰值为  ：',num2str(max(P_L_act*1000))])
disp(['总体负荷曲线的谷值为  ：',num2str(min(P_L_act*1000))])

3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]陈嘉德,徐海博,孙瑞雪等.基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化[J].东北电力技术,2023,44(02):40-46.

4 Matlab代码、数据