本文主要是介绍基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度matlab仿真,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
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
4.1 CVX凸优化
4.2 电动汽车充放电调度
5.完整程序
1.程序功能描述
基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度.仿真输出无电动汽车充电时的负载,电动汽车充电时cvx全局优化求解后的总负载,电动汽车充电时cvx局部优化求解后的总负载,纯电动汽车充电时总负载。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
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disp('CVX二次规划解...');
cvx_beginvariable v_x(Nvars);minimize( k0*sum(pow_p(v_x(1:Nslot),1)) + (k1/2)*sum(pow_p(v_x(1:Nslot),2)) + beta*sum(square(F1)*square(v_x(Nslot+1:Nvars)))-k0*sum(pow_p(Load_basic0(1:Nslot),1)) - (k1/2)*sum(pow_p(Load_basic0(1:Nslot),2)) )% 目标函数和约束条件Eq_L * v_x == Eq_R;Ij1 * v_x <= Ij2;Ij3 * v_x <= Ij4;Ij5 * v_x <= Ij6;v_x >= Xmin;v_x <= Xmax;
cvx_end
................................................................................
% 绘制不包括电动汽车充电的基础负载
figure;
plot(1:Nslot,Load_basic0,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1:Nslot,VE_load(:,3),'-mo',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
hold on
plot(1:Nslot,Charged_Load(:,3),'-b^',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
hold on
plot(1:Nslot,N_Charged_Load(:,3),'-r>',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
ylabel('负载 [KW]');
xlabel('小时.');
legend('无电动汽车充电时的负载','电动汽车充电时cvx全局优化求解后的总负载','电动汽车充电时cvx局部优化求解后的总负载','纯电动汽车充电时总负载');clc;
Result(:,1) = Load_basic0;
Result(:,2) = VE_load(:,3);
Result(:,3) = Charged_Load(:,3);
Result(:,4) = N_Charged_Load(:,3);% 总充电能量
total_charged=0;
for i=1:Ncartotal_charged=total_charged+ (bat_Cap1-E_Charged(i,1));
end
fprintf('应充电能量总量 %g.\n\n',total_charged);
fprintf('实际充电能量总量:全局最优方案=%g, 局部最优方案=%g, 等额分配方案=%g.\n\n',sum(Result(:,2)-Result(:,1)), sum(Result(:,3)-Result(:,1)), sum(Result(:,4)-Result(:,1)) );% 负载峰值
Peak_based=max(Load_basic0); % 基础负载
Peak_Charged=max(Charged_Load(:,3)); % 充电后的负载
Peak_reduction=(Peak_based-Peak_Charged)/Peak_based;
fprintf('峰值比较:基础负载=%g, 全局最优方案=%g, 局部最优方案=%g, 等额分配方案=%g KW.\n\n',max(Result(:,1)), max(Result(:,2)), max(Result(:,3)), max(Result(:,4)) );
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4.本算法原理
随着电动汽车(Electric Vehicles, EVs)的普及,其充放电调度问题成为了研究热点。合理的充放电调度不仅可以满足用户的出行需求,还可以对电网的负荷进行平抑,减少电网的峰谷差,提高电网的稳定性。CVX是一个用于解决凸优化问题的MATLAB软件包,它可以方便地描述和解决各种凸优化问题,包括电动汽车的充放电调度问题。
4.1 CVX凸优化
CVX是一个用于解决凸优化问题的Matlab工具箱,它能够自动转换凸优化问题为标准形式,并利用先进的内点法求解。在电动汽车充放电调度问题中,可以使用CVX定义和解决上述优化问题。具体步骤包括:
定义优化变量:充电和放电功率。
构建目标函数和约束条件。
调用CVX求解器求解。
CVX是一个用于解决凸优化问题的建模系统,它能够方便地表述和解决各种凸优化问题。凸优化是优化问题的一个重要分支,一旦找到了一个局部最优解,那么这个解也一定是全局最优的。这使得凸优化问题在实际应用中具有非常重要的价值。
CVX支持多种类型的凸优化问题,包括线性规划(LPs)、二次规划(QPs)、二阶锥规划(SOCPs)和半定规划(SDPs)等。此外,它还可以解决更复杂的凸优化问题,如不可微函数(如L1范数)的优化、约束范数最小化、熵最大化、行列式最大化等。CVX也支持求解混合整数凸规划(MIDCPs)问题。
在使用CVX时,用户需要定义优化问题,包括目标函数和约束条件。目标函数必须是凸的,而约束函数必须是凸的或仿射的。CVX使用了一种特殊的语法来描述这些问题,例如使用“minimize”语句定义目标函数,使用“subject to”语句定义约束条件。此外,CVX还提供了丰富的函数库和工具箱,方便用户进行建模和求解。
4.2 电动汽车充放电调度
基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度方法可以有效地平抑电网的负荷峰值,提高电网的稳定性。通过合理地调度电动汽车的充放电行为,可以满足用户的出行需求,同时降低用户的充电成本。未来可以进一步研究多目标优化、不确定性处理等问题,以完善电动汽车的充放电调度方法。
5.完整程序
VVV
这篇关于基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度matlab仿真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!