手把手教你学Simulink实例--基于强化学习的电动汽车充电策略优化仿真

 %% 基于Thevenin等效电路的电池模型

    
 function [V, I] = battery_model(SOC, T_env, I_charge)
    
     % 电气参数
    
     R_series = 0.12; % 内阻(Ω)
    
     C_parallel = 3500; % 并联电容(F)
    
     
    
     % 热力学参数
    
     alpha = 0.0035; % 温度系数
    
     T0 = 25;         % 参考温度(℃)
    
     
    
     % SOC-OCV曲线拟合
    
     V_oc = 3.42 + alpha*(SOC-0.5)*0.1 - 0.012*T_env;
    
     
    
     % 电流-电压关系
    
     I = (V_oc - V)/R_series - C_parallel*dV/dt;
    
 end

 %% 动态定价模型（基于LSTM）

    
 function price = dynamic_pricing(t)
    
     % 历史电价数据（$0.05~0.30/kWh）
    
     price_history = [0.12, 0.09, 0.15, 0.11, 0.08] .* (1 + 0.02*sin(2π*t/24));
    
     price = predict_lstm(price_history, t);
    
 end

 %% Deep Q-Network (DQN) 实现

    
 function [Q_table, policy] = dqn_training(env, episodes)
    
     % 状态空间：SOC(100 bins) × 温度(50 bins) × 电价(20 bins)
    
     state_size = 100 * 50 * 20;
    
     action_size = 5; % 充电功率等级：20kW,40kW,60kW,80kW,100kW
    
     
    
     % 初始化网络
    
     network = [
    
     imageInputLayer([1 1 1]) 
    
     convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    
     reluLayer
    
     fullyConnectedLayer(256)
    
     dropoutLayer(0.5)
    
     fullyConnectedLayer(action_size)
    
     softmaxLayer
    
     ];
    
     
    
     % 训练参数
    
     options = trainingOptions('adam', ...
    
     'MaxEpochs', episodes, ...
    
     'Plots', 'training-progress');
    
     
    
     % 训练过程
    
     Q_table = zeros(state_size, action_size);
    
     policy = reinforceLearningNetwork(network, env, options);
    
 end

 %% NEDC充电 profile模拟

    
 function [I_profile, T_profile] = nedc_charging()
    
     % 时间(s) | 充电功率(kW) | 环境温度(℃)
    
     data = [0-300, 20, 25; 300-600, 60, 28; 600-900, 100, 30];
    
     t = cumsum(data(:,3));
    
     I_profile = interp1(t, data(:,2), linspace(0,900,1000))';
    
     T_profile = interp1(t, data(:,3), linspace(0,900,1000))';
    
     
    
     % 电池状态演变
    
     [SOC, temp] = simulate_battery(I_profile, T_profile);
    
     T_profile = temp;
    
 end

 %% NSGA-II参数优化代码

    
 function [front, pareto] = nsga2_optimization()
    
     % 目标函数：充电效率、成本、电池寿命
    
     nvar = 8; % 包括学习率、网络层数、折扣因子等
    
     lb = [1e-4, 2, 0.1, 0.5, ...];  % 参数范围
    
     ub = [1e-2, 5, 0.9, 2, ...];
    
     
    
     options = optimoptions('nsga2', ...
    
     'PopulationSize', 500, ...
    
     'Generations', 300, ...
    
     'PlotFcn', @gaplot);
    
     
    
     [front, pareto] = nsga2(@objective_function, nvar, lb, ub, options);
    
 end
    
  
    
 function f = objective_function(x)
    
     % 运行仿真获取指标
    
     efficiency, cost, lifespan = simulate_system(x);
    
     f(:,1) = efficiency;        % 最大化充电效率
    
     f(:,2) = -cost;             % 最小化成本
    
     f(:,3) = -lifespan;        % 最大化电池寿命
    
 end

 // C++代码移植示例（基于ROS框架）

    
 void charging_strategy() {
    
     // 状态采集
    
     auto state = ros::serviceClient<state_srv>("get_battery_state");
    
     
    
     // 策略执行
    
     action = dqn_agent.predict(state);
    
     
    
     // 充电控制
    
     set_charging_power(action.power);
    
     
    
     // 数据记录
    
     log_to_database(state, action);
    
 }