MATLB|电动车智能充电模式及电力高峰需求预测

2024-02-19 06:59

本文主要是介绍MATLB|电动车智能充电模式及电力高峰需求预测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

0 写在前面

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 Matlab代码实现


0 写在前面

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 Matlab代码实现

这篇关于MATLB|电动车智能充电模式及电力高峰需求预测的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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