Matlab利用蒙特卡洛模拟将电动汽车EV分为一充二充三充三种类型仿真电动汽车负荷曲线。 蒙特卡洛模拟次数、电动汽车参数等易于修改。最近在搞电动汽车充电负荷的仿真发现用蒙特卡洛模拟挺适合处理这种随机性问题。咱们直接动手先看核心思路把小区里的电动车分成一充白天补电、二充早晚双充、三充随机补电三种类型通过大量随机抽样生成充电负荷曲线。先整参数设置部分这样后续改参数方便% 基础参数 num_sim 1000; % 蒙特卡洛模拟次数 time_res 1; % 时间分辨率小时 peak_power 7; % 充电桩最大功率kW % 充电类型占比0.4,0.3,0.3可自行调整 charge_type_prob [0.4, 0.3, 0.3]; % 各类型充电时段设置示例参数 charge_windows { [10, 14], % 一充时段 [8,11; 18,21], % 二充时段 randi([0,23],2,2) % 三充随机时段 };这里有个小技巧用cell数组存储不同类型的充电时段特别是三充类型直接用了随机生成时段这样每次模拟都会有变化。注意看二充类型用了分号隔开两个时段后面处理的时候要拆开循环。主程序骨架长这样% 初始化负荷矩阵 total_load zeros(24/time_res, 1); for i 1:num_sim % 确定充电类型 type randsrc(1,1,[1:3; charge_type_prob]); % 获取充电时段 time_slots charge_windows{type}; % 处理多时段充电 for slot 1:size(time_slots,1) start_time time_slots(slot,1); end_time time_slots(slot,2); % 生成随机波动±0.5小时 actual_start start_time (rand-0.5)*0.5; actual_end end_time (rand-0.5)*0.5; % 计算充电时长带10%波动 charge_duration (actual_end - actual_start) * (0.9 0.2*rand); % 叠加到负荷曲线 time_index floor(actual_start/time_res)1 : ceil(actual_end/time_res); total_load(time_index) total_load(time_index) peak_power; end end这段代码有几个有意思的点首先是randsrc函数用来按概率选择充电类型比用均匀分布条件判断更简洁。处理充电时段时特意加了±0.5小时的随机偏移模拟用户实际充电时间的不确定性。charge_duration那里用了(0.90.2*rand)实现充电时长的10%波动比直接乘rand更符合工程习惯。Matlab利用蒙特卡洛模拟将电动汽车EV分为一充二充三充三种类型仿真电动汽车负荷曲线。 蒙特卡洛模拟次数、电动汽车参数等易于修改。画图部分建议用阶梯图更直观% 生成时间轴 time_axis 0:time_res:24-time_res; % 绘制负荷曲线 stairs(time_axis, total_load/num_sim, LineWidth,1.5) xlabel(时间h) ylabel(平均负荷kW) title(电动汽车充电负荷分布) grid on xlim([0 24])这里把总负荷除以模拟次数得到平均负荷避免结果受模拟次数影响。用stairs函数绘制阶梯图能清晰展示每个时段的负荷变化比普通折线图更适合这种离散时间点的负荷展示。跑个示例结果能看到明显的早高峰二充用户、午间平峰一充用户和夜间随机充电特征。如果想看极端情况把num_sim调到10000次会发现曲线更平滑但整体趋势不变。改参数验证的时候比如把chargetypeprob调成[0.7,0.2,0.1]立马能看到午间负荷明显抬升。这种灵活性对于规划充电桩容量特别有用——改个参数就能切换小区类型比如商务区调高一充比例居民区调高二充比例。最后提醒下实际项目里最好加入电池SOC约束和充电功率变化不过那需要更复杂的电池模型。当前版本代码已经能跑出有参考价值的负荷曲线适合快速方案评估。