MATLAB电动汽车充电负荷仿真系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的电动汽车24小时负荷模拟系统，通过智能算法生成真实性充电曲线，分析不同充电模式对电网负荷的影响。支持负荷波动可视化，为电网规划提供数据支撑。

详 情 说 明

电动汽车24小时负荷曲线模拟与分析系统

项目介绍

本项目基于概率分布模型与蒙特卡洛模拟方法，开发了一套电动汽车充电负荷曲线模拟与分析系统。系统可根据用户输入的充电参数、行为参数、规模参数及时间参数，生成具有真实性的24小时电动汽车充电负荷曲线，并对负荷峰值、谷值及波动特性进行可视化展示与量化分析，为电网负荷管理与规划提供数据参考。

功能特性

• 真实性模拟：基于Weibull分布或正态分布对用户起始充电时间、日均行驶里程等关键行为参数进行建模，生成符合现实规律的充电需求。
• 多场景支持：可模拟不同日期类型（工作日/周末）、不同充电类型（快充/慢充比例）以及不同规模车辆总数下的充电场景。
• 随机模拟：采用蒙特卡洛模拟方法，随机生成大量车辆的充电行为，聚合得到系统总负荷曲线，结果更具统计意义。
• 可视化分析：自动生成24小时负荷曲线图，并标注关键统计指标（如峰值、谷值、平均值）。
• 数据输出：输出负荷数据表格及简要分析报告，包括负荷率分析等，支持后续深度分析。

使用方法

1. 参数配置：在运行主程序前，根据模拟需求设置相关输入参数，主要包括：

* 充电参数：充电功率（kW）、车辆电池容量（kWh）。 * 行为参数：起始充电时间的概率分布参数、用户的日均行驶里程。 * 规模参数：模拟的电动汽车总数、快充与慢充车辆的比例。 * 时间参数：指定模拟的日期类型（工作日或周末）。

1. 运行模拟：执行主程序文件，系统将根据设定参数进行蒙特卡洛模拟计算。
2. 结果获取：模拟完成后，系统将自动：

* 显示并保存24小时总负荷曲线图。 * 生成包含时间戳与对应负荷值的数据文件（如CSV格式）。 * 在命令行或日志文件中输出负荷分析报告（峰值、均值、负荷率等）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS。
• 编程环境：MATLAB（建议R2018b或更高版本）。
• 依赖工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于概率分布与随机数生成），MATLAB基础绘图功能。

文件说明

项目的主入口文件封装了系统的核心模拟流程。其主要功能包括：初始化模拟环境并读取用户配置参数；依据设定的行为分布模型，利用蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车个体的起始充电时间与所需充电量；接着，在24小时时间序列上聚合所有车辆的充电功率，生成总负荷曲线；最后，对负荷数据进行统计分析，并调用绘图模块实现结果的可视化展示与数据导出。