蒙特卡洛模拟电动汽车无序充电（EV）

资 源 简 介

蒙特卡洛模拟电动汽车无序充电（EV）

详 情 说 明

蒙特卡洛模拟是一种通过随机采样来近似求解复杂问题的数值方法，在电动汽车（EV）无序充电研究中被广泛应用。该方法通过模拟大量随机充电场景，帮助分析电网负荷、充电设施规划等关键问题。

无序充电的核心在于模拟用户充电行为的随机性。通常需要考虑三个关键因素： 起始充电时刻：根据居民作息规律，使用概率分布（如正态分布）模拟晚间到家后的开始充电时间 充电频率：结合车辆日均行驶里程和电池容量，计算充电间隔天数 充电场景：区分家庭充电桩、工作场所充电等不同场景的功率需求

通过数万次随机抽样，可以生成具有统计意义的充电负荷曲线。这种模拟能揭示无序充电可能导致的问题，如晚间用电高峰叠加现象，为电网升级和有序充电策略设计提供数据支撑。

进阶应用可考虑加入电池衰减模型、电价响应机制等变量，使模拟更贴近现实场景。蒙特卡洛方法的优势在于能处理多变量耦合的非线性系统，是研究分布式充电行为的有效工具。