?作者簡(jiǎn)介：熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理,、建模仿真,、程序設(shè)計(jì),、完整代碼獲?。?span id="oseimcgwi" class="open_quick_reg">（略）
??往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室
??個(gè)人信條：格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢內(nèi)容私信,。
（略）（略）
（略）徑規(guī)劃元胞自動(dòng)機(jī)無(wú)人機(jī)
物理應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)系列車間調(diào)度系列濾波跟蹤系列數(shù)據(jù)分析系列
圖像處理系列
??內(nèi)容介紹摘要：隨著能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和電動(dòng)汽車的普及,，（略），（略）帶來(lái)的間歇性和波動(dòng)性挑戰(zhàn),。同時(shí),，集群電動(dòng)汽車（EV）作為一種靈活的需求側(cè)資源，具有潛在的需求響應(yīng)能力,。（略）,，研究了基于集群電動(dòng)汽車綜合需求側(cè)響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略。通過(guò)對(duì)風(fēng)電出力特性,、（略）運(yùn)行特性和電動(dòng)汽車充放電特性的深入分析,，構(gòu)建了包含風(fēng)電、微型燃?xì)廨啓C(jī),、（略）優(yōu)化調(diào)度模型,。（略）運(yùn)行成本，（略）安全約束和用戶滿意度。仿真結(jié)果表明,，提出的優(yōu)化調(diào)度策略能夠有效平抑風(fēng)電出力波動(dòng),，（略）的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性，并充分發(fā)揮電動(dòng)汽車的需求側(cè)響應(yīng)潛力,，為構(gòu)建更高效,、（略）提供理論支撐。
關(guān)鍵詞：（略）,；（略）,；集群電動(dòng)汽車；需求側(cè)響應(yīng),；優(yōu)化調(diào)度
引言：
全球氣候變化和能源危機(jī)日益嚴(yán)峻,，推動(dòng)著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。（略）中的占比不斷提高,。然而,，風(fēng)電的間歇性、（略）的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn),。（略）作為一種新型的電力供應(yīng)模式,，能夠有效集成分布式發(fā)電、（略）和負(fù)荷,，提高能源利用效率,，（略）的依賴。
同時(shí),，隨著電動(dòng)汽車的普及,，（略）的運(yùn)行造成一定影響，但同時(shí)也帶來(lái)了新的機(jī)遇,。集群電動(dòng)汽車作為一種靈活的需求側(cè)資源,，通過(guò)智能充放電管理，（略）的調(diào)峰調(diào)頻,，提供輔助服務(wù),，實(shí)現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)。因此,，（略）相結(jié)合,，利用電動(dòng)汽車的需求側(cè)響應(yīng)能力來(lái)平抑風(fēng)電的出力波動(dòng)，（略）的運(yùn)行效率,，具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景,。
1.文獻(xiàn)綜述：
（略）優(yōu)化調(diào)度和電動(dòng)汽車需求側(cè)響應(yīng)進(jìn)行了廣泛的研究。
（略）優(yōu)化調(diào)度方面,，現(xiàn)有研究主要集中在以下幾個(gè)方面：
考慮可再生能源接入的優(yōu)化調(diào)度：針對(duì)風(fēng)電和光伏發(fā)電的間歇性和波動(dòng)性,，研究了基于預(yù)測(cè)誤差修正,、魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃等方法的優(yōu)化調(diào)度策略,，（略）運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性,。（略）配置的優(yōu)化調(diào)度：（略）的容量配置和充放電策略，以平衡供需關(guān)系,，平抑可再生能源的出力波動(dòng),，（略）的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性?？紤]需求側(cè)響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度：通過(guò)價(jià)格激勵(lì),、直接負(fù)荷控制等方式：（略）
電動(dòng)汽車的建模與控制：研究了電動(dòng)汽車的充放電特性、電池壽命,、用戶行為等,，構(gòu)建了電動(dòng)汽車的數(shù)學(xué)模型，并提出了不同的充放電控制策略,。電動(dòng)汽車參與需求側(cè)響應(yīng)的潛力評(píng)估：分析了電動(dòng)汽車參與需求側(cè)響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益,，評(píng)估了電動(dòng)汽車在不同場(chǎng)景下的需求響應(yīng)潛力。（略）調(diào)度的優(yōu)化算法：研究了基于優(yōu)化算法的電動(dòng)汽車調(diào)度策略,，（略）調(diào)峰調(diào)頻,、（略）穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性等目標(biāo)。然而,，現(xiàn)有研究仍然存在一些不足之處：
（略）和集群電動(dòng)汽車的優(yōu)化調(diào)度研究較少：（略）的獨(dú)立運(yùn)行或電動(dòng)汽車的獨(dú)立調(diào)度,，缺乏對(duì)兩者協(xié)同作用的深入研究。缺乏對(duì)電動(dòng)汽車用戶滿意度的有效考慮：（略）的運(yùn)行目標(biāo),，而忽略了電動(dòng)汽車用戶的充電需求和舒適度，導(dǎo)致用戶參與意愿不高,。優(yōu)化調(diào)度模型的復(fù)雜性較高,，計(jì)算效率有待提高：在實(shí)際應(yīng)用中，（略）和電動(dòng)汽車的大規(guī)模接入,，優(yōu)化調(diào)度模型的維度較高,，計(jì)算效率有待提高。2.問(wèn)題描述與建模：
（略）,，研究基于集群電動(dòng)汽車綜合需求側(cè)響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略,。具體問(wèn)題描述如下：
（略）結(jié)構(gòu)：考慮一個(gè)包含風(fēng)電、微型燃?xì)廨啓C(jī),、（略）,。優(yōu)化目標(biāo)：（略）的運(yùn)行成本，包括燃?xì)廨啓C(jī)的燃料成本,、（略）的交互成本,。約束條件：（略）的功率平衡約束、元件運(yùn)行約束、（略）的充放電約束以及電動(dòng)汽車的充放電約束,。需求側(cè)響應(yīng)：通過(guò)價(jià)格激勵(lì)或直接負(fù)荷控制等方式：（略）
風(fēng)電的出力具有間歇性和波動(dòng)性,，本文采用概率模型來(lái)描述風(fēng)電的出力特性。具體而言,，采用Weibull分布來(lái)描述風(fēng)速的概率分布,，然后通過(guò)風(fēng)力機(jī)的功率曲線將風(fēng)速轉(zhuǎn)化為風(fēng)電的出力功率。
2.2微型燃?xì)廨啓C(jī)模型：
微型燃?xì)廨啓C(jī)是一種小型化的燃?xì)廨啓C(jī),，具有啟動(dòng)速度快,、運(yùn)行靈活等優(yōu)點(diǎn)。本文采用簡(jiǎn)單的燃料成本模型來(lái)描述微型燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行成本,，燃料成本與燃?xì)廨啓C(jī)的出力功率成正比,。
2.3（略）模型：
（略）可以儲(chǔ)存電能，并在需要時(shí)釋放電能,，從而平抑可再生能源的出力波動(dòng),，（略）的可靠性。本文采用簡(jiǎn)單的電池儲(chǔ)能模型,，（略）的充放電效率,、充放電功率限制和容量限制。
2.4集群電動(dòng)汽車模型：
（略）絡(luò)連接在一起,，形成一個(gè)虛擬的儲(chǔ)能單元,。本文采用概率模型來(lái)描述電動(dòng)汽車的出行規(guī)律、充電需求和電池容量,。具體而言,，采用正態(tài)分布來(lái)描述電動(dòng)汽車的到達(dá)時(shí)間和出發(fā)時(shí)間，采用對(duì)數(shù)正態(tài)分布來(lái)描述電動(dòng)汽車的行駛里程,，并考慮電動(dòng)汽車的充電功率限制和電池容量限制,。
2.5需求側(cè)響應(yīng)模型：
本文采用價(jià)格激勵(lì)的方式：（略）
2.6優(yōu)化調(diào)度模型：
基于以上模型，（略）優(yōu)化調(diào)度模型,，（略）的運(yùn)行成本,，（略）的功率平衡約束、元件運(yùn)行約束,、（略）的充放電約束以及電動(dòng)汽車的充放電約束,。該模型是一個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）模型，可以使用商業(yè)優(yōu)化軟件（如CPLEX,、Gurobi等）進(jìn)行求解,。
3.優(yōu)化算法：
由于本文構(gòu)建的優(yōu)化調(diào)度模型是一個(gè)MILP模型，求解難度較高,。為了提高計(jì)算效率,，可以采用以下優(yōu)化算法：
分解算法：將原問(wèn)題分解為多個(gè)子問(wèn)題,，分別進(jìn)行求解，然后通過(guò)協(xié)調(diào)機(jī)制將子問(wèn)題的解進(jìn)行整合,，得到原問(wèn)題的解,。例如，（略）調(diào)度子問(wèn)題和電動(dòng)汽車調(diào)度子問(wèn)題,，分別進(jìn)行求解,，（略）進(jìn)行協(xié)調(diào)。啟發(fā)式算法：采用一些啟發(fā)式規(guī)則來(lái)搜索最優(yōu)解,，例如遺傳算法,、粒子群算法等。這些算法能夠快速找到一個(gè)近似最優(yōu)解,，但不能保證找到全局最優(yōu)解,。并行計(jì)算：利用多核處理器或GPU等并行計(jì)算資源，加速優(yōu)化算法的求解過(guò)程,。4.仿真結(jié)果與分析：
為了驗(yàn)證所提出的優(yōu)化調(diào)度策略的有效性,，本文進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真參數(shù)設(shè)置如下：
（略）參數(shù)：風(fēng)電機(jī)組的裝機(jī)容量,、微型燃?xì)廨啓C(jī)的裝機(jī)容量,、（略）的容量和功率等。電動(dòng)汽車參數(shù)：電動(dòng)汽車的數(shù)量,、平均行駛里程,、電池容量、充電功率等,。電價(jià)參數(shù)：分時(shí)電價(jià),、需求響應(yīng)激勵(lì)價(jià)格等。仿真結(jié)果表明,，提出的優(yōu)化調(diào)度策略能夠有效平抑風(fēng)電出力波動(dòng),，（略）的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。具體而言,，（略）的負(fù)荷情況和風(fēng)電的出力情況，靈活調(diào)整充放電行為,，（略）的峰谷差,，提高風(fēng)電的消納率。同時(shí),，優(yōu)化調(diào)度策略能夠充分考慮電動(dòng)汽車用戶的需求,，保證用戶的充電需求和舒適度。
5.結(jié)論與展望：
（略）,，研究了基于集群電動(dòng)汽車綜合需求側(cè)響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略,。通過(guò)構(gòu)建包含風(fēng)電,、微型燃?xì)廨啓C(jī)、（略）優(yōu)化調(diào)度模型,，并采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法進(jìn)行求解,，（略）運(yùn)行成本的最小化。仿真結(jié)果表明,，提出的優(yōu)化調(diào)度策略能夠有效平抑風(fēng)電出力波動(dòng),，（略）的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性，并充分發(fā)揮電動(dòng)汽車的需求側(cè)響應(yīng)潛力,。
未來(lái)的研究方向包括：
（略）優(yōu)化調(diào)度：除了風(fēng)電之外,，還可以考慮光伏發(fā)電、生物質(zhì)發(fā)電等其他類型的分布式能源,，（略）優(yōu)化調(diào)度模型,。考慮用戶行為不確定性的需求側(cè)響應(yīng)策略：現(xiàn)有研究大多假設(shè)用戶行為是確定的,，但在實(shí)際應(yīng)用中,，用戶行為具有很大的不確定性。因此,，需要研究更加魯棒的需求側(cè)響應(yīng)策略,，以應(yīng)對(duì)用戶行為的不確定性。研究（略）（略）交易機(jī)制：（略）化,、安全透明等優(yōu)點(diǎn),，（略）的交易機(jī)制，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的能源交易,，提高能源利用效率,。（略）智能控制策略：利用人工智能技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)等,，（略）的智能控制，例如風(fēng)電出力預(yù)測(cè),、負(fù)荷預(yù)測(cè),、故障診斷等，（略）的運(yùn)行效率和可靠性,。??運(yùn)行結(jié)果??參考文獻(xiàn)[1]郭麗云,宗毅,江岳文.（略）優(yōu)化運(yùn)行[J].供用電,2017,34(12):7.DOI:10.19421/（略）-（略）
[2]薛貴挺.（略）優(yōu)化及控制策略研究[D].上海交通大學(xué),2014.
??部分代碼
??（略）絡(luò)文獻(xiàn),，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除??關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料
??團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真，助力科研夢(mèng)：??各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度,、經(jīng)濟(jì)調(diào)度,、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化,、車間調(diào)度,、發(fā)車優(yōu)化,、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱,、物流選址,、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化,、充電樁布局優(yōu)化,、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化,、水泵組合優(yōu)化,、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化,、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化,、背包問(wèn)題、風(fēng)電場(chǎng)布局,、時(shí)隙分配優(yōu)化,、最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修,、工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題,、（略）選址、基站選址,、道路燈柱布置,、樞紐節(jié)點(diǎn)部署、（略）臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置,、集裝箱調(diào)度,、機(jī)組優(yōu)化、投資優(yōu)化組合,、云服務(wù)器組合優(yōu)化,、天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問(wèn)題,、VRPPD問(wèn)題,、多中心VRP問(wèn)題、（略）絡(luò)的VRP問(wèn)題,、多中心多車型的VRP問(wèn)題,、動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題、（略）徑規(guī)劃（2E-VRP）,、（略）徑規(guī)劃（EVRP）,、（略）徑規(guī)劃,、混合流水車間問(wèn)題,、訂單拆分調(diào)度問(wèn)題,、公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車輛調(diào)度問(wèn)題,、（略）徑規(guī)劃問(wèn)題,、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度,、停機(jī)位分配,、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位??機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序,、回歸,、分類、聚類和降維2.1bp時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.2ENS（略）絡(luò)時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.3SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.4CNN|TCN|GCN（略）絡(luò)系列時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.5ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類2.6GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU（略）絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類2.7ELMAN（略）絡(luò)時(shí)序,、回歸\預(yù)測(cè)和分類
2.8LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/（略）絡(luò)系列時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類2.9RBF（略）絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.10DBN（略）絡(luò)時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類2.11FNN（略）絡(luò)時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)2.12RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類2.13BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類2.14PNN（略）絡(luò)分類2.15（略）絡(luò)預(yù)測(cè)和分類2.16時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)和分類2.17時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類2.18XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類2.19Transform各類組合時(shí)序,、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè),、電池壽命預(yù)測(cè),、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè),、負(fù)荷預(yù)測(cè),、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè),、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè),、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演,、NLOS信號(hào)識(shí)別,、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè),、變壓器故障診斷??圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割,、圖像檢測(cè),、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn),、圖像拼接,、圖像融合、圖像增強(qiáng),、圖像壓縮感知??路徑規(guī)劃方面旅行商問(wèn)題（TSP）,、（略）徑問(wèn)題（VRP、MVRP,、CVRP,、VRPTW等）、（略）徑規(guī)劃,、無(wú)人機(jī)協(xié)同,、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、（略）徑規(guī)劃,、（略）徑規(guī)劃,、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、（略）徑規(guī)劃（EVRP）,、（略）徑規(guī)劃（2E-VRP）,、（略）徑規(guī)劃、船舶航跡規(guī)劃,、全路徑規(guī)劃規(guī)劃,、倉(cāng)儲(chǔ)巡邏??（略）徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制,、無(wú)人機(jī)編隊(duì),、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配,、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化,、（略）徑規(guī)劃??通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化,、路由優(yōu)化,、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化,、Leach協(xié)議優(yōu)化,、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化,、水聲通信,、通信上傳下載分配??（略）識(shí)別、信號(hào)加密,、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng),、（略）處理,、信號(hào)水印嵌入提取、（略）,、（略）,、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、（略）,、DOA估計(jì),、編碼譯碼、變分模態(tài)分解,、管道泄漏,、濾波器、（略）處理+傳輸+分析+去噪,、（略）調(diào)制,、誤碼率、信號(hào)估計(jì),、DTMF,、信號(hào)檢測(cè)??（略）優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化,、（略）重構(gòu),、儲(chǔ)能配置、有序充電,、MPPT優(yōu)化,、家庭用電??元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流人群疏散病毒擴(kuò)散晶體生長(zhǎng)金屬腐蝕??雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián),、航跡融合,、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化,、NLOS識(shí)別??車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問(wèn)題NWFSP,、置換流水車間調(diào)度問(wèn)題PFSP、混合流水車間調(diào)度問(wèn)題HFSP,、零空閑流水車間調(diào)度問(wèn)題NIFSP,、分布式置換流水車間調(diào)度問(wèn)題DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問(wèn)題BFSP??