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%充电间隔时间 tau1; % 小时内 %充电间隔数 num_slotlength(L_b_mic); %(2)基本价格 price_basiczeros(num_slot,1); % 基于基本负荷的价格 for i1:num_slot     price_basic(i)k_0k_1 L_b_mic(i); end fprintf(价格最低价格%g,最高价格%g.\n,min(price_basic), max(price_basic)); %% 电动汽车EV容量 Cap_battery_org16; % KWh gamma0.9; % 充电完成时电池的百分比 Cap_batterygamma*Cap_battery_org; %% 最大充电率 P_max5; % KW %% 电动汽车数量 num_EV200; % 仅给电池充电的电动汽车的百分比 P_Chg0; % CHG EVs数量 num_CHG_EVround(P_Chg*num_EV);  % CHG EV 将位于 EV 信息矩阵的前面部分。 % V2G EVs数量 num_V2G_EVnum_EV-num_CHG_EV; %% 电动汽车充电模式 % 30% 的电动汽车在间隔 1 之前连接到充电站其余的均匀分布 %EV矩阵1) 到达时间2) 出发时间3) 初始能量4) 充电周期5) 最小充电时间% % EV_infozeros(num_EV,3); %间隔1前接入站的EVS百分比 % Per_EV0.1; %其他车辆到达时间均匀分布在[  1,20 ]之间 % for i1:num_EV %     temp_00rand; %     if temp_00Per_EV %         T_arrival(i,1)1; %     else %         T_arrival(i,1)round(1 (20-1).*rand); %     end % end % %充电时间均匀分布在 [4, 12] 小时之间 % T_charging round(4 (12-4).*rand(num_EV,1)); % T_charging-1*sort(-1*T_charging); % % % the departure time % for i1:num_EV %     T_departure(i,1)min(24, T_arrival(i,1)T_charging(i,1)); % end %初始电量均匀分布在电池容量的[0 0.8]之间 % Ini_percentage0 (0.8-0).*rand(num_EV,1); % % fill the EV_info % EV_info(:,1)T_arrival; % EV_info(:,2)T_departure; % EV_info(:,3)Cap_battery_org*Ini_percentage; % % for i1:num_EV %     EV_info(i,4)EV_info(i,2)-EV_info(i,1)1; % 充电周期 %     EV_info(i,5)EV_info(i,3)/P_max; % 最小充电时间 %     if EV_info(i,4) EV_info(i,5) %         fprintf(EV %g 充电时间不合理.\n,i); %     end % end % % % save and load EV_info % save EV_info.txt EV_info -ascii; load EV_info.txt; EV_infoEV_info(1:num_EV,:); %% 电动汽车与充电间隔的关系 Fzeros(num_EV, num_slot); Gones(num_EV, num_slot); for i1:num_EV     for jEV_info(i,1):EV_info(i,2)         F(i,j)1;         G(i,j)0;     end end F1reshape(F,1,[]); % Fones(num_EV, num_slot); %% 绘制基本负荷 xx_11:num_slot; figure; yy_1(:,1)L_b_mic; yy_1(:,2)P_L_b_mic; plot(xx_1,yy_1); ylabel(负荷[KW]); xlabel(小时数); legend(实际负荷量,预测负荷量); %% 使用CVX工具的V2G全局最优方案 %1等式约束: Axb % 2优化变量x[z1, z2, …, z_24, x11, x12, …., x_100,24] num_OptVar1*num_slotnum_slot*num_EV; b_aL_b_mic; %第一个等式约束的矩阵 A1_azeros(num_slot, num_OptVar-1*num_slot); A1[eye(num_slot) A1_a]; A2_azeros(num_slot, num_OptVar-1*num_slot); s_temp0; for i1:num_slot     for j1:num_EV         A2_a(i, (j-1)*num_sloti)F(j,i);         % fprintf(Assign F(%g,%g)%g, to A2_a(%g, %g).\n,j,i,F(j,i),i,(j-1)*num_slot1);         s_temps_tempF(j,i);     end end A2_bzeros(num_slot, num_slot); A2[A2_b A2_a]; A_aA1-A2;  % 第一个等式约束的矩阵 clear A1 A2 A1_a A2_a A2_b; %第一个等式约束的矩阵 B_1zeros(num_EV, num_OptVar-1*num_slot); for i1:num_EV     B_1(i,(i-1)*num_slot1:(i-1)*num_slotnum_slot)F(i,:); end temp_1zeros(num_EV, num_slot); B1[temp_1 B_1];    % 第二等式约束的矩阵 b_b(Cap_battery/tau)*ones(num_EV,1)-EV_info(:,3);% 第二等式约束的矩阵 clear  B_1  temp_1; %合并等式矩阵 % Eq_left[A_a B1]; % Eq_right[b_a b_b]; %% 等式约束 Eq_LA_a; Eq_Rb_a; clear  A_a  b_a; %% 不等式约束 % 1)第一个不等式约束 In_1zeros(num_EV*num_slot, num_OptVar); for i1:num_slot     for j1:num_EV         In_1((i-1)*num_EVj,num_slot(j-1)*num_slot1:num_slot(j-1)*num_sloti)F(j,1:i);         %         fprintf(set row %g, col %g:%g by using F(%g,1:%g).\n,(i-1)*num_EVj,num_slot(j-1)*num_slot1,num_slot(j-1)*num_sloti,j,i);     end end In_1-1*In_1;  % 第一个不等式左边 In_b1zeros(num_EV*num_slot, 1);    % 第一个不等式右边, [EV1_slot1, EV2_slot1, …, EV1_slot2, EV2_slot2,…] for i1:num_slot     In_b1( (i-1)*num_EV1:(i-1)*num_EVnum_EV, 1 ) (1/tau)*EV_info(1:num_EV,3); end %2)第二个不等式约束 In_2-1*In_1; %第二个不等式约束左边 In_b2zeros(num_EV*num_slot, 1);    % 第二个不等式约束右边, [EV1_slot1, EV2_slot1, …, EV1_slot2, EV2_slot2,…] temp_b2Cap_battery_org - EV_info(1:num_EV,3); for i1:num_slot     In_b2( (i-1)*num_EV1:(i-1)*num_EVnum_EV, 1 ) (1/tau)*temp_b2; 3 文献来源 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 4 Matlab代码、数据、文章讲解