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前言

能源供应的可持续性和清洁性是当今世界共同关注的议题，配电网与可再生能源发电相结合，通过多能互补和梯级利用，在不同时空取长补短，提高能源利用率，减少温室气体排放，是解决能源短缺和环境问题的有效途径，已成功应用于许多国家。如何优化和协调配电网内多种能源和储能，提高可再生能源利用率是需要关注和研究的重点，准确、科学的系统优化规划至关重要。将单个容量小、数量众多、随机性较强的电动汽车充放电统一调配，以向电网提供足够的灵活性，使电动汽车在满足用户出行要求的情况下进行有序充放电，减小电网的负荷峰谷差，促进新能源消纳。

新能源不确定性模型

基于copula函数新能源场景生成

计算风电场风速分布概率模型的分布参数时，常使用参数估计法和非参数估计法。当采用参数估计法进行风速建模时，假定风速服从Weibull分布，将历史风速作为样本观测值，通过估计Weibull分布函数的参数来获取风速序列的概率分布。当采用非参数估计法进行风速建模时，常基于经验分布和核光滑方法，根据历史风速样本观测数据，利用核密度估计的方法确定总体风速序列的概率分布。

基于K-means的新能源典型场景聚类

聚类是将同一数据集中的数据按照一定的原则分成不同的簇类，保证同一簇内数据具有较高的相似度，不同簇间具有较低的相似度。K-means是一种动态的聚类算法，算法的基本流程为：首先在数据集里面随机选取k个数据作为初始聚类中心；然后计算欧氏距离，将其他的数据划分到与其最近的聚类中心所在的类中；之后计算已划分完成的簇类的聚类中心点，与初始数据对比并更新；在之后的计算过程中迭代以上过程，直到数据不再更新为止。

本程序先利用copula函数生成新能源场景，在利用K-means方法对新能源场景进行聚类，生成6中典型的新能源场景，代入模型进行计算。

电动汽车充放电

无序充电

无序充电指的是电动汽车用户在任何时间、任何地点自行决定开始和结束充电的模式。这种方式没有统一的调度和管理，完全由用户自行控制。用户可以根据自己的需求随时充电，不受限制。由于用户的充电行为不可预测，可能在某些时段（如晚上回家后）大量集中充电，造成电网负荷剧增。在用电高峰时段集中充电会增加电网的负荷压力，可能导致电网不稳定甚至过载。可能因为电网负荷高，导致充电速度慢或充电成本高。

有序充电

有序充电是指通过智能电网技术和管理系统，根据电网负荷状况、用电价格以及用户的充电需求，对电动汽车的充电进行统筹安排和调度的模式。利用智能电网系统，根据实时电网负荷状况和电价，优化充电时间和充电量。通过分散充电时间，避免用电高峰时段的集中充电，减轻电网负荷压力。用户可以在电价较低的时段充电，降低充电成本。提高电网运行效率和电动汽车的充电效率。通过优化充电时间和方式，减少高峰时段对火电等高污染能源的依赖，提升可再生能源的利用率。

程序介绍

程序建立计及多种不确定因素的有源配电网电动汽车充放电与能量管理模型，研究风光荷及EV充电的随机性等多风险因素下的配电网运行经济效果，针对配网中风光荷日前预测误差，基于copula函数生成新能源场景，并利用K-means方法聚类生成新能源典型场景；在IEEE33节点配网中引入4种电动汽车，研究其有、无序充放电对配网经济性与设备出力的影响。程序中算例丰富，注释清晰，干货满满，创新性和可扩展性很高，足以撑起一篇高水平论文！下面对程序做简要介绍！

程序适用平台：Matlab

程序结果

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)%均不充电（电池满）
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)%第一次充电，第二次不充电
hh= ceil(((SOC_end-SOC_sa(1,i))*Cbattery/Pcharge*4+1));%横向跨度
elseif(yesfirst(1,i)==0)%第一次不充电，第二次充电
else %两次均充电%第一次情况
hh= ceil(((SOC_end-SOC_sa(1,i))*Cbattery/Pcharge*4+1));%横向跨度
%第二次情况hh= ceil(((SOC_end-SOC_sb(1,i))*Cbattery/Pcharge*4+1));%横向跨度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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