【电动汽车充电负荷预测】基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测附Matlab代码

张开发
2026/4/8 14:01:16 15 分钟阅读

分享文章

【电动汽车充电负荷预测】基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测附Matlab代码
✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景与意义新能源汽车发展趋势随着全球对能源可持续性和环境保护的关注度不断提升能源产业结构逐渐调整。新能源汽车因其能够有效降低对化石燃料的依赖减少温室气体排放成为未来交通领域发展的重要方向。电动汽车作为新能源汽车的主要代表其推广和应用有助于满足未来能源需求推动电网系统与交通系统的可持续发展。电动汽车带来的挑战然而随着电动汽车的高渗透率逐渐增加给电网的规划与运行以及交通系统带来了诸多影响。大量电动汽车在同一时段集中充电可能导致局部电网负荷过高影响电网的稳定性和安全性同时电动汽车的充电需求也会对交通流量产生影响。因此准确预测电动汽车充电负荷的时空分布至关重要它能够帮助电网运营商制定合理的充电策略优化电网规划减轻交通拥堵实现电网与交通系统的协同发展。二、EV 充电负荷模型建立路网 - 配电网 - 车网交互模型为了全面分析电动汽车充电负荷的时空分布构建了路网 - 配电网 - 车网交互模型。该模型考虑到电动汽车既是交通工具又是移动负荷载体的双重属性。其出行分布和路径规划受交通信息影响而充电需求和充电策略又对电网经济性与安全运行产生作用。模型中的路网部分双向箭头表示双行道单向箭头表示单行道路段权值通过路段长度、通行速度、行程时间以及出行费用等进行量化以表示道路出行代价。这种权值设定能够更真实地反映车辆在道路上行驶的实际情况。时间 - 流量模型针对城市内部路网时变动态以及多交叉路口的特点引入时间 - 流量模型进行建模分析。在城市路网中路口交叉节点多设置信号灯进行管控车辆行驶既受到路段阻抗影响又在交叉节点产生时间延误。通过饱和度S评价指标如畅通(0S≤0.6)、基本畅通(0.6S≤0.8)、轻度拥堵(0.8S≤1.0)、拥堵(S1.0)来衡量交通状况从而更准确地模拟车辆在城市道路中的行驶状态为后续分析电动汽车充电负荷时空分布提供基础。三、单体 EV 移动模型电动汽车分类根据我国电动汽车类型以及不同功能电动汽车的出行特点将电动汽车分为三类通勤私家车这类车辆的出行起讫点主要是居住地和工作地行驶路线相对固定。由于其日常出行规律充电时间较长且充电地点相对固定通常在居住地或工作地附近充电。出租车出租车的出行起讫点随机性较大出行次数频繁且行驶路线不固定。其运营特点决定了充电时间短且充电地点不固定可能在城市中的各个充电桩进行充电。其他公用车包括公务私家车、商务车以及功能用车如物流车和环卫车等。这类车辆出行起讫点不固定出行次数较多充电时长和充电地点也不固定。它们的出行和充电行为受工作需求影响较大。公交车的特殊性公交车由于具有特定的行驶路线和专用充电位置且充电方式和换电方式相结合其充电特性受交通影响较小因此在本次研究中不作为分类研究对象。四、充电负荷时空分布预测流程初始车辆分布首先按一定比例在各交通节点引入不同类型电动汽车数量。这个比例的设定通常基于对城市电动汽车实际保有量和不同类型车辆使用情况的调查与分析以保证模型能够反映真实的车辆分布情况。参数生成通过蒙特卡洛模拟为各电动汽车随机抽样生成相应的行驶特性参数如行驶速度、行驶里程等和充电特性参数如充电功率、充电时长等。蒙特卡洛模拟是一种通过随机抽样来模拟复杂系统行为的方法能够考虑到实际情况中的不确定性和随机性使生成的参数更符合实际场景。路径规划与参数更新电动汽车用户按照行程时间最小为目标采用实时 Dijkstra 算法规划行驶路径。Dijkstra 算法是一种用于在加权有向图中寻找最短路径的经典算法在本模型中实时 Dijkstra 算法能够根据实时的交通信息如路段权值的变化为车辆规划最优路径。车辆在行驶过程中实时更新自身的特性参数以反映其实际行驶状态。负荷计算与预测通过对用电区域功能类型划分对在该区域充电的电动汽车功率进行累加计算从而得到区域配网节点负荷最终完成整体充电负荷时空预测。这种计算方式能够将电动汽车的充电行为与电网的负荷分布相结合为电网运营商提供直观的负荷预测结果以便制定相应的应对策略。五、程序设计与意义程序设计思路从电动汽车动态行为特性出发充分考虑路网交通对电动汽车出行的影响建立基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空预测模型。分别构建考虑路段阻抗和节点阻抗的动态交通路网模型、配电网模型以及单体电动汽车移动模型。利用 OD 矩阵分析方法以及实时 Dijkstra 算法为电动汽车分配起止节点和规划行驶路径全面模拟电动汽车在城市路网中的行驶和充电过程。程序意义通过路径规划实验和算例分析验证所提预测方法的实施效果。程序中丰富的算例和清晰的注释不仅展示了模型的实用性和可操作性还为相关研究提供了有价值的参考。其创新性和可扩展性为进一步深入研究电动汽车充电负荷时空分布提供了有力支持有助于推动电网与交通系统协同发展领域的研究为制定科学合理的政策和规划提供理论依据和技术手段。⛳️ 运行结果 部分代码or icar1:size(Mcar,1) %EV的编号从1-1000共1000台EVsize(Mcar,1)1000一个for icar1:size(Mcar,1) 循环代表把第一台EV的 %目的地Destination、初始时刻tBirth1、返程时刻tBirth2、ev容量Cbat、初始soc SOC0、速度Vcar全部采集一遍 %1-9个特征变量车辆编号icar、EV种类Icar_kind、EV初始位置Birthland、 %目的地Destination、初始时刻tBirth1、返程时刻tBirth2、ev容量Cbat、初始soc SOC0、速度Vcar全部采集一遍 Icar_kindMcar(icar,2);%EV种类%size(Mcar,2)1000BirthlandMcar(icar,3);%EV初始位置DestinationMcar(icar,4);%目的地 tBirth1Mcar(icar,5);%初始时刻tBirth2Mcar(icar,6);%返程时刻 CbatMcar(icar,7);%ev容量SOC0Mcar(icar,8);%初始soc VcarMcar(icar,9);%速度%考虑环境温度和速度 耗电量 dE1.5*distance/Vcar(0.21-1e-3*Vcar1.531/Vcar)*distance; %由最短行驶距离distance电动汽车行驶实时车速VcarMcar(icar,9)计算出EV初始位置到目的地的耗电量 %如果充电到0.8EV容量时间到达第二个目的地的时间Charge(icar,2)1; %Icar_kindMcar(icar,2);EV种类所以Charge(icar,2)赋值为私家车Icar_kind1Charge(icar,3)floor(tdest1); %EV初始位置Mcar(icar,3)赋值为向下取整tdest1即32个交通节点中的一个Charge(icar,4)ceil(T80); %目的地Mcar(icar,4)赋值为向上取整T80即32个交通节点中的一个Charge(icar,5)ceil(Pchar_slow); %初始时刻Mcar(icar,5)赋值为向上取整Pchar_slowPntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination)Pntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination)Charge(icar,5);%列表切片Pntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination)即为取Charge(icar,3):Charge(icar,4)所在行与Destination所在列的交叉元素Charge(icar,2)1; %Icar_kindMcar(icar,2);EV种类所以Charge(icar,2)赋值为私家车Icar_kind1Charge(icar,3)floor(tdest1); %EV初始位置Mcar(icar,3)赋值为向下取整tdest1Charge(icar,4)ceil(tBirth2); %目的地Mcar(icar,4)赋值为向上取整tBirth2因为此时T80tBirth2成立Charge(icar,5)ceil(Pchar_slow); %初始时刻Mcar(icar,5)赋值为向上取整Pchar_slowPntcharge(Charge(icar,3):Charge(icar,4),Destination 参考文献[1]李晓辉,李磊,刘伟东,等.基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测[J].电力系统保护与控制, 2020, 48(1):9.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.181616. 往期回顾可以关注主页点击搜索

更多文章