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⛄ 内容介绍
Matlab实现电动汽车充电负荷的模拟预测。该程序对1000天电动汽车的充电负荷进行模拟，可以很好的预测日电动汽车负荷。
该程序采用蒙特卡洛模拟方法，对电动私家车在工作日、非工作日的充电负荷进行模拟预测。
仿真结果包括：图1为1000天电动汽车的充电负荷，图2为电动汽车的充电负荷平均值，图3为随机选取1天的电动汽车的充电负荷，图4为程序的部分代码截图。
代码注释详细，适合于初学者，是很好的学习资料。
⛄ 部分代码
%% 对1000天电动汽车的充电负荷进行模拟，可以很好的预测日电动汽车负荷
clc
clear all
%初始化设置
Ps=[6 15]; %私家车,常规充电为6kW,快速充电为15kW
N1=1000; %电动汽车数量
N=1000; %天数
%迭代次数
dm=180; %私家车最大里程私家车=180k
Wm=40; %电池容量私家车=40kWh
P=zeros(N,1440);
Ps1=zeros(N,1440); %24小时，共有1440分钟
Soc1=zeros(1,N1); %返回一个1*N1的矩阵，关于电荷状态
%%私家车负荷预测
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 陈征.一种基于蒙特卡洛方法的电动车智能充电优化方法和系统:CN202011286676.3[P].CN112428834A[2023-06-08].
[2] 万雅诤,林德焱,万方颖.基于MATLAB的电动汽车充电优化建模研究[J]. 2020.
[3] 李红岩,刘苗苗,贾甜,等.基于蒙特卡洛算法的电动汽车有序充电控制策略研究[J].低压电器, 2021, 000(005):59-64.
