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23-基于双层优化的电动汽车优化调度研究

参考文献:

《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略_胡文平》中文版

《Abi-layer optimization based temporal and spatial scheduling for large-scaleelectric vehicles》完全复现

仿真平台:MATLAB+CPLEX平台

主要内容:

主要做的是一个双层的电动汽车充放电行为优化问题,具体来讲,输电网上层优化将电动汽车与发电机、基本负荷协调,同时考虑风力发电,从而在时域内优化电动汽车的负荷周期。然后,配电网的下层优化在空间上调度电动汽车负荷的位置。同时代码考虑了风电的出力场景,研究了不同风电出力下电动汽车的适应性,该代码具有一定的创新性,适合新手学习以及在此基础上进行拓展,代码质量非常高,保姆级的注释以及人性化的模块子程序,所有数据均有可靠来源,下单后会直接发您资料,保证您学得会,用的起来,简直是萌新福利!

部分程序:

Ji=10;%机组数量;

Time=24;%时间尺度;

SS=20;%场景数量;

Pmax=[455,455,130,130,162,80,85,55,55,55];%机组最大出力;

Pmin=[150,150,20,20,25,20,25,10,10,10];%机组最小出力;

a=[1000,970,700,680,450,370,480,660,665,670];

b=[16.19,17.26,16.60,16.50,19.7,22.26,27.74,25.92,27.27,27.79];

c=[0.00048,0.00031,0.002,0.0021,0.00398,0.00712,0.00079,0.00413,0.00222,0.00173];

Ton=[8,8,5,5,6,3,3,1,1,1];%最小开机时间;

Toff=[8,8,5,5,6,3,3,1,1,1];%最小停机时间;

Tcs=[5,5,4,4,4,2,2,0,0,0];%冷启动时间;

Sh=[4500,5000,550,560,900,170,260,30,30,30];%热启动费用;

Sc=[9000,10000,1100,1120,1800,340,520,60,60,60];%冷启动费用;

T=[8,8,-5,-5,-6,-3,-3,-1,-1,-1];%初始运行状态;

Xbefore=zeros(8,10);

for t=1:8

for j=1:10

if T(j)+t<=0

Xbefore(t,j)=0;

else

Xbefore(t,j)=1;

end

end

end

Xf=Xbefore(1,:);%初始序列;

Xbefore=[zeros(1,10);Xbefore];

PL=[700,750,850,950,1000,1100,1150,1200,1300,1400,1450,1500,1400,1300,1200,1050,1000,1100,1200,1400,1300,1100,900,800];%日负荷;

delta_hot=[130,130,60,60,90,40,40,40,40,40];%爬坡速率

delta_cold=[150,150,20,20,25,20,25,10,10,10];%开停机爬坡速率

R=0.1*PL;%备用容量,这里取10%PL;

aa=[100,105,82,49,72,29,32,40,25,15];%污染物排放;

bb=[1.1285,1.1954,1.2130,1.2643,1.5354,1.8015,1.6966,1.8518,1.9101,2.2034];

cc=[0.00135,0.00127,0.00148,0.00289,0.00261,0.00212,0.00382,0.00393,0.00396,0.00510];

Ce=3000;%污染物成本;

Cw=100;%弃风成本;

w=[0.067,0.031,0.037,0.054,0.067,0.052,0.040,0.038,0.035,0.086,0.059,0.039,0.044,0.066,0.032,0.053,0.049,0.055,0.057,0.039];%场景概率;

Pd=1.8*10/1000;%放电功率;

Pc=1.8*10/1000;%充电功率;

Ndmax=15000*0.4*ones(24,20);%每时段最大接入放电电动汽车数量;150000辆电动车;

Ncmax=15000*0.95*ones(24,20);%每时段最大接入充电电动汽车数量;150000辆电动车;

%Ndmax=10000*0.4*ones(24,20);%每时段最大接入放电电动汽车数量;100000辆电动车;

%Ncmax=10000*0.95*ones(24,20);%每时段最大接入充电电动汽车数量;100000辆电动车;

%Ndmax=5000*0.4*ones(24,20);%每时段最大接入放电电动汽车数量;50000辆电动车;

%Ncmax=5000*0.95*ones(24,20);%每时段最大接入充电电动汽车数量;50000辆电动车;

%Ndmax=zeros(24,20);%输电网中不含电动汽车

%Ncmax=zeros(24,20);%输电网中不含电动汽车

Ndsummax=15000*3*ones(1,20);%全天电动汽车放电需求;150000辆电动车;

Ncsummax=15000*6*ones(1,20);%全天电动汽车充电需求;150000辆电动车;

%Ndsummax=10000*3*ones(1,20);%全天电动汽车放电需求;100000辆电动车;

%Ncsummax=10000*6*ones(1,20);%全天电动汽车充电需求;100000辆电动车;

%Ndsummax=5000*3*ones(1,20);%全天电动汽车放电需求;50000辆电动车;

%Ncsummax=5000*6*ones(1,20);%全天电动汽车充电需求;50000辆电动车;

%Ndsummax=zeros(1,20);%输电网中不含电动汽车

%Ncsummax=zeros(1,20);%输电网中不含电动汽车

输出结果:

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