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基于粒子群算法的电动汽车充电站和光伏最优选址和定容
关键词#xff1a;选址定容 电动汽车 充电站位置
仿真平台#xff1a;MATLAB
主要内容#xff1a;代码主要做的是一个电动汽车充电站和分布式光伏的选址定容问题#xff0c;提出了能够计及地理因素和服…1主要内容
基于粒子群算法的电动汽车充电站和光伏最优选址和定容
关键词选址定容 电动汽车 充电站位置
仿真平台MATLAB
主要内容代码主要做的是一个电动汽车充电站和分布式光伏的选址定容问题提出了能够计及地理因素和服务半径的步筛选法以此来确定充电站的候选站址。以规划期内充电站的建设运行成本、充电途中耗时成本、网损费用以及考虑碳排放流成本之和最小为目标考虑了相关的约束条件构造了电动汽车充电站最优规划的数学模型并采用粒子群算法快速求解
可结合下图文献学习注程序备注不多适合有编程经验同学。 2程序结果 3部分程序
function [Fcost,CCS,fcs,ucs,NchI,Ep,CVT,CVTI,CDL,f]VorCostCDEV(x,y,b,bcs,BL,X)
% xX(1:Tn,pk);yX(Tn1:end,pk);bbb;bcsbcs(1,:);BLBL;
%% 说明计算电动汽车规划目标函数即适应值
%输入
%xy为充电站坐标为外界交互变换参数。x和y保证是列矩阵。
%b为充电需求点坐标和充电需求第1,2列为横坐标和纵坐标第3列为充电需求为固定参数
%bcs为配送区域的集中充电站坐标第1,2列为横、纵坐标。
%BL为图坐标与实际坐标的比例为固定参数。
%输出
%Fcost为年社会成本
%CCS为建设运行成本
%fcs为固定建设成本
%ucs为运行管理成本取fcs的0.1
%NchI为各充电站规模即充电机数量
%Ep为个充电站服务的快充车辆数即充电需求
%CVT为用户充电途中耗时成本
%CVTI为各充电站的用户充电途中耗时成本
Rz(rr*(1rr).^ms)./((1rr).^ms-1);
mui0.6;
dr1;
m1.5;
Ep[];
vvVoronoiArea([x,y],3);
[va,~]size(vv);vv(find(isnan(vv),2))500*rand;
baxb;
for k1:length(x)Aifind(vv(:,3)k);xxvv(Ai,1);yyvv(Ai,2);kkconvhull(xx,yy); ininpolygon(bax(:,1),bax(:,2),xx(kk),yy(kk));bax(in,4)k;
end
fzhiliupf33(X);
for i1:length(x)gbbax(bax(:,4)i,:);Ep[Ep;[sum(gb(:,3)),i]]; dtIsqrt(((gb(:,1))-x(i)).^2((gb(:,2))-y(i)).^2).*BL;if all((lmd.*dtIdmax)0)0dp1e5;elsedp0; end
CVTI(i,:)(1dp).*365.*beta.*(sum(gb(:,3).*lmd.*dtI)./(v*1e3));
end 下载链接
