蒙特卡洛模拟电动汽车有序充放电(matlab)，适合优化调度，微电网，综合能源、储能、新能源方向的基础入门学习
最近在折腾电动汽车充放电调度的问题，发现蒙特卡洛模拟真是个神器。今天咱们就用Matlab整点有意思的——模拟100辆电动汽车在24小时内的随机充放电行为。这个玩法特别适合微电网里做负荷预测，或者搞综合能源系统的朋友参考。
先来点实际的场景设定：假设小区停车场有100辆电动车，每辆车到达时间、充电时长、所需电量都是随机变量。咱们要生成这些随机参数，再统计每个时间段的充电总功率。
上代码先搞参数初始化：
rng(2023) % 固定随机数种子方便复现 n_ev = 100; % 电动车总数 time_step = 1; % 时间分辨率(小时) peak_power = 7; % 单台车充电功率kW接着生成每辆车的到达时间。这里用泊松分布模拟车辆到达次数，毕竟现实中的车辆到达确实有随机聚集的特点：
arrival_rate = 10; % 平均每小时到达车辆数 arrival_counts = poissrnd(arrival_rate, [24,1]); % 每个时段的到达次数 arrival_time = []; for t=1:24 arrival_time = [arrival_time; t*ones(arrival_counts(t),1)]; end arrival_time = arrival_time(1:n_ev); % 截取前100辆车这里有个小技巧：用poissrnd生成每小时到达次数后，把时间点展开成具体到小时的到达时间数组。注意最后要截取保证总车辆数为100。
充电时长用正态分布更符合实际，但得处理越界情况：
charge_duration = normrnd(4, 1.5, [n_ev,1]); % 均值为4小时，标准差1.5 charge_duration = max(1, min(8, charge_duration)); % 限制在1-8小时之间 charge_duration = round(charge_duration); % 取整小时数接下来构造充电时间线矩阵。这里用二维矩阵存储每小时的充电状态，效率比循环高：
schedule = zeros(n_ev, 24); for k=1:n_ev start_time = arrival_time(k); end_time = min(24, start_time + charge_duration(k)); schedule(k, start_time:end_time) = 1; end total_load = sum(schedule, 1) * peak_power; % 总充电负荷画个效果图更直观：
figure('Color','w') bar(total_load, 'FaceColor',[0.2 0.6 0.8]) xlabel('时间(小时)') ylabel('总充电功率(kW)') title('无序充电负荷曲线') grid on ylim([0 800])运行后能看到明显的充电高峰——通常在傍晚车辆集中返回时出现。这就是为什么要做有序调度的原因：平抑这种尖峰负荷。
蒙特卡洛模拟电动汽车有序充放电(matlab)，适合优化调度，微电网，综合能源、储能、新能源方向的基础入门学习
进阶玩法可以加入电价响应机制。比如在电价低谷时段自动调整充电功率：
price = [0.3*ones(1,7), 0.6*ones(1,12), 0.9*ones(1,5)]; % 分时电价 adjusted_schedule = schedule .* (price < 0.5); % 只在低价时段充电 adjusted_load = sum(adjusted_schedule, 1) * peak_power; hold on plot(adjusted_load, 'r', 'LineWidth',2) legend('无序充电','有序调度')红色曲线会显示负荷如何向低价时段转移。不过实际应用中要考虑电池容量限制，这时候就需要引入荷电状态(SOC)模型了。
代码里有个关键点很多人容易忽略：schedule矩阵用0-1表示充电状态，其实可以扩展为连续变量来表示充电功率比例。比如结合电池容量和当前SOC动态调整充电速率，这对做V2G（车辆到电网）的朋友特别有用。
蒙特卡洛模拟真正的威力在于大量重复实验。用parfor循环跑1000次模拟，统计各时段负荷的95%置信区间，这对风险评估至关重要。不过要小心别让Matlab卡死，记得分批次保存中间结果。
搞能源优化的朋友可以把这个基础模型扩展成双层优化问题：上层调度策略生成，下层用蒙特卡洛模拟验证策略鲁棒性。配合粒子群算法或者遗传算法，能整出不少有意思的成果。
下次可以试试加入光伏发电曲线，让电动车在光伏出力高峰时多充电。或者模拟电池老化对调度策略的影响——毕竟实际应用中，车主可不愿意为了省几块钱电费让电池折寿。
