前言

能源供應的可持續性和清潔性是當今世界共同關注的議題，配電網與可再生能源發電相結合，通過多能互補和梯級利用，在不同時空取長補短，提高能源利用率，減少溫室氣體排放，是解決能源短缺和環境問題的有效途徑，已成功應用于許多國家。如何優化和協調配電網內多種能源和儲能，提高可再生能源利用率是需要關注和研究的重點，準確、科學的系統優化規劃至關重要。將單個容量小、數量眾多、隨機性較強的電動汽車充放電統一調配，以向電網提供足夠的靈活性，使電動汽車在滿足用戶出行要求的情況下進行有序充放電，減小電網的負荷峰谷差，促進新能源消納。

新能源不確定性模型

基于copula函數新能源場景生成

計算風電場風速分布概率模型的分布參數時，常使用參數估計法和非參數估計法。當采用參數估計法進行風速建模時，假定風速服從Weibull分布，將歷史風速作為樣本觀測值，通過估計Weibull分布函數的參數來獲取風速序列的概率分布。當采用非參數估計法進行風速建模時，常基于經驗分布和核光滑方法，根據歷史風速樣本觀測數據，利用核密度估計的方法確定總體風速序列的概率分布。

基于K-means的新能源典型場景聚類

聚類是將同一數據集中的數據按照一定的原則分成不同的簇類，保證同一簇內數據具有較高的相似度，不同簇間具有較低的相似度。K-means是一種動態的聚類算法，算法的基本流程為：首先在數據集里面隨機選取k個數據作為初始聚類中心；然后計算歐氏距離，將其他的數據劃分到與其最近的聚類中心所在的類中；之后計算已劃分完成的簇類的聚類中心點，與初始數據對比并更新；在之后的計算過程中迭代以上過程，直到數據不再更新為止。

本程序先利用copula函數生成新能源場景，在利用K-means方法對新能源場景進行聚類，生成6中典型的新能源場景，代入模型進行計算。

電動汽車充放電

無序充電

無序充電指的是電動汽車用戶在任何時間、任何地點自行決定開始和結束充電的模式。這種方式沒有統一的調度和管理，完全由用戶自行控制。用戶可以根據自己的需求隨時充電，不受限制。由于用戶的充電行為不可預測，可能在某些時段（如晚上回家后）大量集中充電，造成電網負荷劇增。在用電高峰時段集中充電會增加電網的負荷壓力，可能導致電網不穩定甚至過載。可能因為電網負荷高，導致充電速度慢或充電成本高。

有序充電

有序充電是指通過智能電網技術和管理系統，根據電網負荷狀況、用電價格以及用戶的充電需求，對電動汽車的充電進行統籌安排和調度的模式。利用智能電網系統，根據實時電網負荷狀況和電價，優化充電時間和充電量。通過分散充電時間，避免用電高峰時段的集中充電，減輕電網負荷壓力。用戶可以在電價較低的時段充電，降低充電成本。提高電網運行效率和電動汽車的充電效率。通過優化充電時間和方式，減少高峰時段對火電等高污染能源的依賴，提升可再生能源的利用率。

程序介紹

程序建立計及多種不確定因素的有源配電網電動汽車充放電與能量管理模型，研究風光荷及EV充電的隨機性等多風險因素下的配電網運行經濟效果，針對配網中風光荷日前預測誤差，基于copula函數生成新能源場景，并利用K-means方法聚類生成新能源典型場景；在IEEE33節點配網中引入4種電動汽車，研究其有、無序充放電對配網經濟性與設備出力的影響。程序中算例豐富，注釋清晰，干貨滿滿，創新性和可擴展性很高，足以撐起一篇高水平論文！下面對程序做簡要介紹！

程序適用平臺：Matlab

程序結果

部分程序

global price bsload PSS Pwuxu costLSS=zeros(1,96);L=zeros(1,Ntest);%CO=zeros(1,Ntest);
if (yesfirst(1,i)+yessec(1,i)==0)%均不充電（電池滿）
SS(i,1:96)=0;x(1,1:96)=0; L(1,i)=myfen(x,Pbiao,price, lambda,bsload,P_mft,Ntest);
elseif(yessec(1,i)==0)%第一次充電，第二次不充電
hh= ceil(((SOC_end-SOC_sa(1,i))*Cbattery/Pcharge*4+1));%橫向跨度
elseif(yesfirst(1,i)==0)%第一次不充電，第二次充電
else %兩次均充電%第一次情況
hh= ceil(((SOC_end-SOC_sa(1,i))*Cbattery/Pcharge*4+1));%橫向跨度
%第二次情況hh= ceil(((SOC_end-SOC_sb(1,i))*Cbattery/Pcharge*4+1));%橫向跨度xt=zeros(1,192);% x=zeros(1,96);y=1e+106;
for te=T3(1,i):32*4+1-hh
xt(1,1:te-1)=xt(1,te:te+hh)=1;xt(1,te+hh+1:192)=0;
x=xt(1,1:96)+xt(1,97:192);
hanshu=myfen(x,Pbiao,price, lambda,bsload,P_mft,Ntest);

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