基于PSO粒子群优化和Voronoi图的配电网电动汽车充电站最优选址matlab仿真

目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

5.完整工程文件


1.课题概述

基于PSO粒子群优化和Voronoi图的配电网电动汽车充电站最优选址matlab仿真。PSO 算法用于全局搜索最优解,Voronoi 图则用于分析充电站的服务范围和覆盖情况。通过建立数学模型,利用 PSO 算法对选址方案进行优化。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本:MATLAB2022a

复制代码
..................................................................
%最优值
%坐标
x =Xbest1(1:Nsel);
y =Xbest1(Nsel+1:Nsel+5);

 
figure
plot(Ysave,'linewidth',2)
xlabel('pso迭代次数');
ylabel('适应度值');

%选址图
[vxT,vyT] = func_voronoi2(bcs(:,1),bcs(:,2),0);  
figure
hold on;
%集中式充电站
plot(bcs(:,1),bcs(:,2),'gs','linewidth',10);
hold on;
%区域分界
plot(vxT,vyT,'r -','linewidth',2);   
hold on;
%需求点
plot(Info(:,1),Info(:,2),'bo','linewidth',2)  ;
hold on;
axis equal
[vx,vy]=voronoi(x,y);
plot(x,y,'k^','linewidth',3); 
hold on;
plot(Info(Xbest1(11),1),Info(Xbest1(11),2),'rs','linewidth',5);
hold on;
plot(Info(Xbest1(12),1),Info(Xbest1(12),2),'rs','linewidth',5);
hold on;
%充电站排序
for k=1:length(x)
    str = num2str(k);
    text(x(k),y(k),str,'FontSize',15,'color','red');
    hold on;
end
axis([0,1150,0,750])
legend('集中式充电站','区域分界','充电需求点','充电站最优选址区','光伏最优选址')
title('规划选址图')
101

4.系统原理简介

PSO算法

PSO算法是由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出的一种基于群体智能的优化算法,其灵感来源于鸟群的觅食行为。在 PSO 算法中,每个粒子代表问题的一个潜在解,粒子在解空间中飞行,通过不断调整自身位置来寻找最优解。

Voronoi图

Voronoi图,又称泰森多边形或Dirichlet图,是一种重要的空间划分工具。在平面上,给定一组离散点集。

在电动汽车充电站选址问题中,Voronoi 图可用于确定每个充电站的服务区域。将充电站的位置看作离散点集,通过构建 Voronoi 图,可以直观地分析充电站的覆盖范围,判断是否存在服务盲区,为选址优化提供依据。

算法流程

初始化:随机生成 PSO 算法的初始粒子群,每个粒子代表一个充电站选址方案,粒子的位置表示充电站的坐标。同时,设置 PSO 算法的参数,如惯性权重、学习因子和、最大迭代次数等。

计算适应度值:根据建立的数学模型,计算每个粒子对应的选址方案的目标函数值,即总成本,作为粒子的适应度值。

更新粒子位置和速度:根据 PSO 算法的速度和位置更新公式,更新粒子的速度和位置。

构建 Voronoi 图:根据更新后的粒子位置(即充电站位置),构建 Voronoi 图,分析充电站的服务范围和覆盖情况。

判断是否满足约束条件:检查当前选址方案是否满足配电网容量约束、充电站容量约束和服务范围约束。若不满足,对粒子位置进行调整,使其满足约束条件。

更新个体历史最优和全局历史最优:比较每个粒子的当前适应度值与个体历史最优适应度值,若当前值更优,则更新个体历史最优位置;比较所有粒子的适应度值,找出全局历史最优位置。

判断是否达到终止条件:若达到最大迭代次数或目标函数值收敛到一定精度,则停止迭代,输出最优选址方案;否则,返回步骤 2 继续迭代。

经过PSO算法的迭代优化,得到最优的充电站选址方案。通过构建Voronoi图,可以直观地看到每个充电站的服务范围,确保用户分布区域得到有效覆盖。与传统选址方法相比,基于PSO和 Voronoi图的选址方法得到的总成本更低,配电网运行效率更高,用户充电成本也得到了有效降低。

5.完整工程文件

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