Appilied energy论文复现:含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法程序代码!

文摘   科学   2024-11-20 09:51   江苏  

简介


本程序参考Applied energy论文《Optimal planning of electric vehicle charging stations comprising multi-types of charging facilities》,文中主要对多类型充电桩的电动汽车充电站进行优化配置,程序较为简单和基础,具有较强的可扩展性和适用性,注释清晰,干货满满,下面对文章和程序作简要介绍。

问题及解决办法


问题背景

随着越来越多的不同类型不同功率的充电设施接入配电系统,即便是在同一地点、同一充电场所,也逐渐呈现出多种类型充电设施共存的状态。这些充电设施在满足电动汽车车主多样化的充电需求的同时,也改变了电动汽车负荷的时空分布情况,使得不同类型充电设施间的相互影响日益显著,并逐渐成为电动汽车充电站优化配置过程中不可忽略的因素。

解决办法

本程序选择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 facilitySCF)、快速充电设施(Fast charging facilityFCF)和超级快速充电设施(Ultra-fast charging facilityUCF)。为了处理由多类型充电桩间相互影响导致的条件场景约束,同时降低电动汽车充电站优化配置模型的复杂度,提出了针对条件场景约束的二步等价方法,并应用二阶锥松弛技术将混合整数非线性规划问题转化为混合整数二阶锥规划问题。

文中结果


程序结果


部分程序


%电动汽车prl=100;%容量cdz=[7 30 60;400 3250 5600;40 325 560;10 10 10];%充电桩数据cr=106.5;%单位容量增容成本cl=80;%单位网损费用plmax=600*1e-4;%线路最大电流d=0.03;%折现率num_peak=[1 2 5 1.*ones(1,28)];%测试数据,下为正式数据,运行速度太慢%num_peak=[30 12 15 11 11 7 14 14 14 14 14 10 10 24 19 18 18 18 18 48 0 5 12 6 4 2 30 12 5 2 0]';%峰值电动汽车停车数量sty_jd=[2 2 1 3 3 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 1 3 2 2 3 3 3 1 2 3 1];%节点区域类型%构建负荷矩阵pload(i,1:T)=P1(i).*pc_jm_w;%春 工作pload(i,T+1:2*T)=P1(i).*pc_jm_wd;%春 周末pload(i,2*T+1:3*T)=P1(i).*px_jm_w;%夏 工作日pload(i,3*T+1:4*T)=P1(i).*px_jm_wd;%夏 周末pload(i,4*T+1:5*T)=P1(i).*pq_jm_w;%秋 工作日pload(i,5*T+1:6*T)=P1(i).*pq_jm_wd;%秋 周末pload(i,6*T+1:7*T)=P1(i).*pd_jm_w;%冬 工作日pload(i,7*T+1:8*T)=P1(i).*pd_jm_wd;%冬 周末pload(i,1:T)=P1(i).*pc_sc_w;%春 工作日pload(i,T+1:2*T)=P1(i).*pc_sc_wd;%春 周末pload(i,2*T+1:3*T)=P1(i).*px_sc_w;%夏 工作日pload(i,3*T+1:4*T)=P1(i).*px_sc_wd;%夏 周末qload=repmat(Q1,1,8*T);num_w=[];num_wd=[];for i=1:31%分别计算工作日和周末时序停车数量if sty_jd(i)==1num_w(i,:)=round(num_peak(i).*arr_jm_w./max(arr_jm_w));num_wd(i,:)=round(num_peak(i).*arr_jm_wd./max(arr_jm_wd));%停车时长分布,样本数量不足,没法用停车时长概率曲线来计算,随机产生停车时长elseif sty_jd(i)==2num_w(i,:)=round(num_peak(i).*arr_sc_w./max(arr_sc_w));num_wd(i,:)=round(num_peak(i).*arr_sc_wd./max(arr_sc_wd));num_w(i,:)=round(num_peak(i).*arr_bg_w./max(arr_bg_w));num_wd(i,:)=round(num_peak(i).*arr_bg_wd./max(arr_bg_wd)); if stay_time_w(i,t)~=0%计算每个电动汽车的充电时长for y=1:stay_time_w(i,t) st(k1,t)=t*0.25;st(k)=round(1+95*rand)*0.25;%充电时长 if st(k)*cdz(1,1)>=prl*(1-soc evjd_w(k,:)=[t,i,soc,0,st(k),1,sty_jd(i),0];%时间,节点,soc,充电节点,充电时长,充电桩选择,节点区域类型,节省时间 elseif st(k)*cdz(1,1)<=prl*(1-soc) && prl*(1-soc)<=st(k)*cdz(1,2)timeless=round(prl*(1-soc)/cdz(1,2)-prl*(1-soc)/cdz(1,3));evjd_w(k,:)=[t,i,soc,0,st(k),3,sty_jd(i),timeless];%时间,节点,soc,充电节点,充电时长,充电桩选择,节点区域类型 t_end=t+round(prl*(1-soc)/cdz(1,3));%超级快速充电结束时间t_end2=min(t_end+timeless,T);%不能越限超过时间尺度timeup(k1,:)=[t,zeros(1,T)];timeup(k1,t_end+2:t_end2+1)=1;%化为时序上可以节约充电桩数量 

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