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面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略：MATLAB 实现之旅

news 2026/3/27 3:49:29

MATLAB代码：面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略关键词：电动汽车削峰填谷多目标充放电优化参考文档：自己整理的说明文档，公式、约束、数据齐全，可联系我查看仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX 优势：代码注释详实，出图效果非常好（具体看图），说明文档细致详细，模型精准主要内容：代码主要实现了考虑电动汽车参与削峰填谷的场景下，电动汽车充放电策略的优化，是一个多目标优化，目标函数一方面考虑了电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本，一方面考虑了削峰填谷的峰谷差和负荷波动最低，所以为三目标约束，最后通过赋权值以及化简将三目标问题化简为单目标问题进行求解，求解结果可以看出来电动汽车参与后，负荷曲线有明显改善，结果合理正确出图效果：具体如下

在当今的能源管理领域，电动汽车（EV）的充放电优化成为了热门话题。通过合理调度电动汽车的充放电行为，不仅能有效利用其储能特性，还能对电网起到削峰填谷的作用，提升电网稳定性与能源利用效率。今天就来跟大家分享一下基于 MATLAB 的面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略代码实现。

一、关键概念与背景

电动汽车数量的不断增加，其充放电行为对电网负荷影响显著。在用电高峰时，大量电动汽车充电会进一步加重电网负担；而在用电低谷时，若能让电动汽车充电，则可充分利用闲置电能。“削峰填谷”便是旨在平衡电网负荷，让峰时不那么“尖”，谷时不那么“深”。同时，在优化调度过程中，我们还得考虑多个目标，比如电动汽车综合负荷、电池退化损耗成本以及削峰填谷所关注的峰谷差和负荷波动等。

二、MATLAB 代码实现

本次仿真平台选用 MATLAB 的 YALMIP 与 CPLEX。YALMIP 是一个用于在 MATLAB 中求解优化问题的工具包，CPLEX 则是强大的优化求解器，二者结合能高效解决复杂优化问题。

1. 目标函数构建

% 假设已经定义好相关参数 % 电动汽车数量 numEVs % 时间步长数 numTimeSteps % 电动汽车充电功率 chargingPower % 电池退化损耗系数 degradationCoefficient % 负荷数据 loadData % 目标函数 1：电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本 obj1 = 0; for i = 1:numEVs for t = 1:numTimeSteps obj1 = obj1 + chargingPower(i,t) * degradationCoefficient(i); end end % 目标函数 2：削峰填谷的峰谷差 maxLoad = max(loadData + sum(chargingPower, 1)); minLoad = min(loadData + sum(chargingPower, 1)); obj2 = maxLoad - minLoad; % 目标函数 3：负荷波动最低 loadVariation = 0; for t = 2:numTimeSteps loadVariation = loadVariation + abs((loadData(t) + sum(chargingPower(:,t))) - (loadData(t - 1) + sum(chargingPower(:,t - 1)))); end obj3 = loadVariation;

这段代码构建了三个目标函数。obj1计算电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本，通过对每辆电动汽车在每个时间步长的充电功率与电池退化损耗系数相乘并累加得到。obj2用于衡量削峰填谷的峰谷差，先找出考虑电动汽车充电后的最大负荷和最小负荷，二者差值即为峰谷差。obj3计算负荷波动，通过相邻时间步长的负荷差值绝对值累加得到。

2. 三目标问题化简为单目标问题

% 赋权值 weight1 = 0.4; weight2 = 0.3; weight3 = 0.3; % 单目标函数 singleObj = weight1 * obj1 + weight2 * obj2 + weight3 * obj3;

为了便于求解，给三个目标函数赋予不同权重。这里权重是根据实际情况和经验设定的，weight1对应obj1，weight2对应obj2，weight3对应obj3。将加权后的目标函数相加，形成最终的单目标函数singleObj。

3. 约束条件设定

% 充电功率限制约束 for i = 1:numEVs for t = 1:numTimeSteps constraints = [constraints, chargingPower(i,t) >= 0]; constraints = [constraints, chargingPower(i,t) <= maxChargingPower(i)]; end end % 电池容量约束 % 假设已经定义好电池初始容量 initialCapacity 和电池容量上限 capacityUpperLimit for i = 1:numEVs batteryCapacity(i,1) = initialCapacity(i); for t = 2:numTimeSteps batteryCapacity(i,t) = batteryCapacity(i,t - 1) + chargingPower(i,t - 1) - dischargingPower(i,t - 1); constraints = [constraints, batteryCapacity(i,t) >= 0]; constraints = [constraints, batteryCapacity(i,t) <= capacityUpperLimit(i)]; end end

这里设定了充电功率限制约束，确保每辆电动汽车在每个时间步长的充电功率在合理范围内（不小于 0 且不大于最大充电功率）。同时设定电池容量约束，跟踪每辆电动汽车电池容量随时间变化，保证其始终在 0 到电池容量上限之间。

4. 求解与结果分析

% 调用 YALMIP 和 CPLEX 求解 optimize(constraints, singleObj); % 获取求解后的充电功率 optimizedChargingPower = value(chargingPower); % 分析负荷曲线改善情况 newLoad = loadData + sum(optimizedChargingPower, 1); figure; subplot(2,1,1); plot(loadData); title('原始负荷曲线'); xlabel('时间步长'); ylabel('负荷'); subplot(2,1,2); plot(newLoad); title('优化后负荷曲线'); xlabel('时间步长'); ylabel('负荷');

通过optimize函数调用 YALMIP 和 CPLEX 求解单目标优化问题。求解后得到优化的充电功率optimizedChargingPower。然后分析负荷曲线改善情况，将优化后的充电功率加到原始负荷数据上得到新的负荷曲线，并通过绘图直观展示原始负荷曲线和优化后负荷曲线。从结果可以明显看出，电动汽车参与充放电优化后，负荷曲线有了显著改善，峰谷差减小，负荷波动降低，这表明我们的多目标优化调度策略是合理且有效的。