【优化调度】基于NSGAII算法的车辆充电调度策略研究含Matlab代码

发布时间：2025-04-06 21:36

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1 内容介绍

为了减少污染，保护环境，国家大力支持新能源汽车发展。

然而，电动汽车用户找桩难、排队时间过长、设施利用率低、充电运营企业盈利难等问题难以解决。同时，电动汽车大规模无序接入电网充电会影响电网的安全稳定运行。在此背景下，电动汽车充电调度策略的研究受到广泛关注。

由于国内外人民的生活方式和电动汽车主要购买人群的不同，国内外关于车辆充电调度问题研究的侧重点也不尽相同。

我国地大物博，人口众多，交通复杂。主要从以下方面研究：

1、通过经济手段或技术手段控制电动汽车的充电时间和充电功率，减小电网峰谷差；

2、考虑全天各时段电价的不同，建立分时电价充电调度系统，减少充电费用；

3、考虑充电桩数量较少且分步不均匀的现状，研究充电设施选址问题；

4、建立虚拟充电站控制中心；

国外地广人稀，主要居住方式与中国也不相同，研究内容如下：

1、设计有多个充电端口的电动汽车充电器，可同时为N辆电动汽车充电；

2、研究混合动力汽车的网络化和供需规划问题；

本文研究多辆电动汽车的充电调度问题，考虑某时段区域范围内有M 辆电动汽车发出充电请求时，周围有N 个充电桩可以提供充电位的调度情况。把当前调度时段电动汽车和充电桩的基本数据加载到调度中心，调度中心根据电动汽车的当前位置、电量剩余情况和周围充电桩的充电情况进行调度，电动汽车按照最优调度方案到充电桩充电。

充电调度模型考虑优化4个性能指标，分别为：

电动汽车充电时长：包括驾驶时间、充电时间和等待时间；

电动汽车充电费用：包括停车费用和充电费用。

充电桩利用率偏差：避免多辆电动汽车挤占某些充电桩，使其余充电站空闲。造成资源浪费和过渡损耗。

电网平均负载：避免加重电网负载，维护电网安全

在现实场景中，电动汽车和充电桩的数量不断变化；充电桩的收费价格随电价不断变化；考虑交通拥堵的问题，电动汽车的速度也会变化。

从不同维度验证本文充电调度模型的有效性，改变电动汽车和充电桩的数量；改变充电桩的收费单价；考虑交通侧的干扰等等，实验结果表明本文充电调度模型可以应对多种情况变化，是稳定有效的。

2 仿真代码

function distribution_result(M,N)global Best_individual;D= load('Data.mat'); %行驶时间矩阵为D.dri_t %充电时间矩阵为D.char_t dri_t = D.dri_t; best_dri_t=zeros(M,N); for j=1:N for i=1:M best_dri_t(i,j)= dri_t(i,j)*(Best_individual(i,j)); [index_best_dri_t(j,:),index(j,:)]=sort(( best_dri_t(1:M,j))'); end end for j=1:N disp (['C',num2str(j),'的充电顺序:' ]) for i=1:M if index_best_dri_t(j,i)==0 disp '' else disp (['E(',num2str(index(j,i)),')' ]) end end end