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主要內容：
本程序主要建立電動汽車充放電V2G模型，采用粒子群算法，在保證電動汽車用戶出行需求的前提下，為了使工作區域電動汽車盡可能多的消納供給商場基礎負荷剩余的光伏電量，根據光伏出力與工作區負荷的偏差制定動態分時電價模型，從而減少峰谷差，保障電網穩定性，同時能夠提高電動汽車用戶的充放電滿意度，實現雙贏。配電網負荷方差最小目標函數包含了工作區常規負荷、光伏出力及電動汽車的充放電電量，應用了電動汽車源-荷二重性。附有建模說明！！！！
部分代碼：
MaxIt=300; ? ? ?% Maximum Number of Iterations
nPop=250; ? ? ? ?% Population Size (Swarm Size)
?[all_load]=xlsread('data','Sheet1','b2:d20');%負荷
?PV_load=all_load(:,1)*1;%光伏負荷
?Power_load=all_load(:,2)*1;%用電負荷
? [car_data]=xlsread('data','Sheet1','e2:h51');%無序負荷
% ?[load_car,car_start,car_leave,car_soc ]= c_car_load(car_number);%電動汽車無序負荷
load_car=car_data(1:48,4);
?EV_load=load_car(14:32);%電動汽車無序負荷
?car_start =car_data(:,1);
?car_leave=car_data(:,2);
?car_soc=car_data(:,3)-0.1;
?soc_end=soc_endzi();
car_in=car_start;
? car_off=car_leave;
? %% 確定變量
? for i=1:car_number
? ? ? car_in(i)=fix(car_start(i)/30);
? ? ? car_off(i)=fix(car_leave(i)/30); ? ? ?
? end
? diaodu_carin=[];%可調度
? diaodu_caroff=[];%可調度
? diaodu_soc=[];%可調度
? diaodu_socend=[];
? jishu=0;%可調度
? diaodu_carin_=[];%bu可調度
? diaodu_caroff_=[];%bu可調度
? diaodu_soc_=[];%bu可調度
? diaodu_socend_=[];
? ?jishu_=0;%bu可調度
輸出結果：
由圖可知：
光伏發電在中午的時候達到頂峰，但是工作區的用電高峰在早上和下午，無序模式下電動汽車進入工作區后基本都集中在早上充電，所以對電網的沖擊較大，影響電網的穩定性；有序模式下電動汽車中午充電量較無序要多，且電動在上午和下午負荷高峰時刻進行放電，緩解電網負荷陡增的壓力。
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