基于蒙特卡洛模拟的家用电动汽车充电负荷预测(MATLAB实现)

? ? ? ?采用蒙特卡洛模拟法，对家用电动汽车充电负荷进行预测，电动汽车分为快、中、慢三种充电功率，且分为一天一充、一天两充、一天三充三种类型。全部MATLAB代码在下方给出，可以直接运行。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%输入电动汽车相关原始数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%以下为各种类型电动汽车数量，
%家用电动汽车数量
Nh=958;%输入总数量 
a1=0.6;a2=0.3;a3=0.1;%设置一充二充三充比例；
Nh1=Nh*a1;Nh2=Nh*a2;Nh3=Nh*a3;%计算各数
Nh1=round(Nh1);Nh2=round(Nh2);Nh3=round(Nh3);
%%%以下为各种类型电动汽车电池容量，暂设为唯一确定量；从界面输入
Eh=16;   %BYD F3DM
%%%以下为各种类型电动汽车快、中、慢充电功率，从界面输入
Pch=3.5; %家用慢充，充电功率，220V*16A=3.5kW
Pcm1=7;   %商场、停车场，L-1模式，220V*32A=7kW
Pcm2=12;  %商场、停车场，L-2模式，380V*32A=12kW
Pcm3=24;  %商场、停车场，L-3模式，380V*63A=24kW
%%%以下为家用电动汽车充电随机分布，期望值需要从界面输入
%一天一充
h1=1140;h2=0.6; %充电起始时刻；%起始荷电状态
%一天二充
h3=540;h4=0.6;  %第1次充电起始时刻；%第1次起始荷电状态
h5=1140;h6=0.6; %第2次充电起始时刻；%第2次起始荷电状态
%一天三充
h7=540;h8=0.6;   %第1次充电起始时刻；%第1次起始荷电状态
h9=840;h10=0.6;  %第2次充电起始时刻；%第2次起始荷电状态
h11=1140;h12=0.6;%第3次充电起始时刻；%第3次起始荷电状态
%%标准差，设为已知；
%一天一充
hh1=120;hh2=0.1;%对应的标准差
%一天二充
hh3=60;hh4=0.1;hh5=120;hh6=0.1;
%一天三充
hh7=60;hh8=0.1;hh9=120;hh10=0.1;hh11=120;hh12=0.1;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%蒙特卡洛仿真参数输入%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
M=100;%monte carol 仿真次数
Bh=zeros(M,1440);%创建存放M次仿真的电动汽车充电功率原始矩阵
T=(1:1440);%时间，以分钟为单位，横坐标
r=0; %monte carol仿真循环时，M矩阵每行下移用
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%开始进行M次蒙特卡洛仿真%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:1:M
    Ph=zeros(1,1440);%创建用于存放电动汽车充电功率的一维数组，初始值设为0
    r=r+1;
%%%%%%%%以下为家用电动汽车充电功率计算程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%一天一充
 for j=1:1:Nh1                
        Ts=normrnd(h1,hh1);     %随机抽取起始充电时刻,h1为均值，hh1为标准差
        Ts=round(Ts);          %对随机抽取的时间取整    
        Csoc=normrnd(h2,hh2);   %随机抽取起始充电荷电状态
        Tc=(1-Csoc)*Eh*60/(0.9*Pch);%计算充电时长，0.9为充电效率，单位为mins
        Tc=round(Tc);            %对充电时长取整
        k=Ts+Tc;
       if k>1440
           k=k-1440;
           Ph(1:k)=Ph(1:k)+Pch;
           Ph(Ts:1440)=Ph(Ts:1440)+Pch;
       else 
           Ph(Ts:k)=Ph(Ts:k)+Pch;    %充电时段加上充电功率
       end
           Ph(1:1440)=Ph(1:1440);
 end
       for t=1:1:1440        
           Bh(r,t)=Ph(t);%把每次运行Ph的monte carol仿真结果存入B矩阵的行
       end
%%一天二充
 for j=1:1:Nh2                
        %第1次充，停车场
        Ts=normrnd(h3,hh3);     %随机抽取起始充电时刻
        Ts=round(Ts);           %对随机抽取的时间取整    
        Csoc=normrnd(h4,hh4);   %随机抽取起始充电荷电状态
        %Tc=120;                %充电时长限定在2小时
        Tc=(1-Csoc)*Eh*60*0.8/(0.9*Pcm1);%计算充电时长，Pcs为单位充电桩
        Tc=round(Tc);           %对充电时长取整
        k=Ts+Tc;
        Ph(Ts:k)=Ph(Ts:k)+Pcm1;    %充电时段加上充电功率
        %第2次充，家用
        Ts=normrnd(h5,hh5);     %随机抽取起始充电时刻
        Ts=round(Ts);           %对随机抽取的时间取整    
        Csoc=normrnd(h6,hh6);   %随机抽取起始充电荷电状态
        Tc=(1-Csoc)*Eh*60/(0.9*Pch);%计算充电时长，Pcs为单位充电桩
        Tc=round(Tc);           %对充电时长取整
        k=Ts+Tc;
        if k>=1440
            k=k-1440;
            Ph(1:k)=Ph(1:k)+Pch;
            Ph(Ts:1440)=Ph(Ts:1440)+Pch;
        else 
            Ph(Ts:k)=Ph(Ts:k)+Pch;    %充电时段加上充电功率
        end
            Ph(1:1440)=Ph(1:1440);
 end
       for t=1:1:1440        
            Bh(r,t)=Bh(r,t)+Ph(t);%把每次运行Ph的monte carol仿真结果存入B矩阵的行
       end
 %%一天三充
 for j=1:1:Nh3                
        %第1次充，停车场
        Ts=normrnd(h7,hh7);     %随机抽取起始充电时刻
        Ts=round(Ts);           %对随机抽取的时间取整    
        Csoc=normrnd(h8,hh8);   %随机抽取起始充电荷电状态
        %Tc=120;                %充电时长限定在2小时
        Tc=(1-Csoc)*Eh*60*0.8/(0.9*Pcm1);%计算充电时长，Pcm为单位充电桩
        Tc=round(Tc);           %对充电时长取整
        k=Ts+Tc;
        Ph(Ts:k)=Ph(Ts:k)+Pcm1;    %充电时段加上充电功率
        %第2次充，商场
        Ts=normrnd(h9,hh9);     %随机抽取起始充电时刻
        Ts=round(Ts);           %对随机抽取的时间取整    
        Csoc=normrnd(h10,hh10);   %随机抽取起始充电荷电状态
        Tc=(1-Csoc)*Eh*60/(0.9*Pcm1);%计算充电时长，Pcs为单位充电桩
        Tc=round(Tc);           %对充电时长取整
        k=Ts+Tc;
        if k>=1440
            k=k-1440;
            Ph(1:k)=Ph(1:k)+Pcm1;
            Ph(Ts:1440)=Ph(Ts:1440)+Pcm1;
        else 
            Ph(Ts:k)=Ph(Ts:k)+Pcm1;    %充电时段加上充电功率
        end
        %第3次充，回家后
        Ts=normrnd(h11,hh11);     %随机抽取起始充电时刻
        Ts=round(Ts);             %对随机抽取的时间取整    
        Csoc=normrnd(h12,hh12);   %随机抽取起始充电荷电状态
        Tc=(1-Csoc)*Eh*60/(0.9*Pch);%计算充电时长，Pcs为单位充电桩
        Tc=round(Tc);               %对充电时长取整
        k=Ts+Tc;
        if k>=1440
            k=k-1440;
            Ph(1:k)=Ph(1:k)+Pch;
            Ph(Ts:1440)=Ph(Ts:1440)+Pch;
        else 
            Ph(Ts:k)=Ph(Ts:k)+Pch;    %充电时段加上充电功率
        end
            Ph(1:1440)=Ph(1:1440);
 end 
       for t=1:1:1440        
            Bh(r,t)=Bh(r,t)+Ph(t);%把每次运行Ph的monte carol仿真结果存入B矩阵的行
       end

%%%%%%%%以下家用电动汽车充电曲线画图程序部分
figure(1)
Ph1=mean(Bh,1);  %平均充电功率,每一列的平均值
Ph2=std(Bh,0,1); %充电功率的标准差,按列求标准差，且除以N-1
Ph3=Ph1+3*Ph2; %充电功率的概率上线
Ph4=Ph1-3*Ph2; %充电功率的概率下线 
plot((T-1)/60,Ph1,'-b',(T-1)/60,Ph3,'--g',(T-1)/60,Ph4,'-.g')             
legend('期望','功率需求上限','功率需求下限');
grid
set(gca, 'XTick', [0:1:24])
xlabel('时间/H');         
ylabel('充电功率/kW');     
title('电动家用汽车一天内充电功率需求'); 

end

运行结果：