手把手教你学Simulink实例--电动汽车充电站多目标优化调度仿真

 %% 基于平均电流控制的整流器模型

    
 function [v, i] = rectifier_model(V_dc, I_ref, L_filter, C_filter)
    
     % 参数：直流母线电压(V), 参考电流(A), 滤波电感(H), 滤波电容(F)
    
     duty = modulate(I_ref, V_dc, 'pwm', 20kHz);
    
     v_pwm = V_dc * duty;
    
     
    
     % 状态空间模型
    
     A = [0 1; -1/(L_filter*C_filter) 0];
    
     B = [V_dc/(L_filter*C_filter); 1/C_filter];
    
     C = [1 0];
    
     D = [0];
    
     
    
     [x, t] = lsim(A, B, duty, [0;0], 0.001);
    
     v = v_pwm - x(1)*L_filter;
    
     i = x(2)*C_filter;
    
 end
    
    
    
    

 %% 负载功率预测（90%预测精度）

    
 function load_profile = predict_load(t)
    
     % 历史数据：均值120kW，标准差30kW，周期0.5h
    
     load_profile = 120 + 30*sin(2π*0.000833*t) + 0.5*randn(size(t));
    
 end
    
    
    
    

 %% NSGA-II优化框架

    
 function [front, pareto] = nsga2_optimization()
    
     % 目标函数：成本、效率、可靠性
    
     nvar = 12; % 包含充电功率上限、调度周期等参数
    
     lb = [10, 50, 0.1, 0.5, ...];  % 功率(kW)、时间间隔(min)、权重等
    
     ub = [500, 300, 5, 10, ...];
    
     
    
     options = optimoptions('nsga2', 'PopulationSize', 100, ...
    
                      'Generations', 200, '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
    
     cost, efficiency, reliability = simulate_system(x);
    
     f(:,1) = cost;        % 最小化成本
    
     f(:,2) = -efficiency; % 最大化效率
    
     f(:,3) = -reliability; % 最大化可靠性
    
 end
    
    
    
    

 %% 负荷分布生成（高峰/平峰/低谷）

    
 function load_profile = grid_load_profile()
    
     % 时间(h) | 负荷(MW) | 类型
    
     data = [0-24, 50, 'peak'; 24-28, 20, 'flat'; 28-32, 8, 'valley'];
    
     t = linspace(0,32,1000)';
    
     load_interp = interp1(data(:,1), data(:,2), t);
    
     load_profile = load_interp';
    
 end
    
    
    
    

 %% NSGA-II参数优化代码（完整版）

    
 function [front, pareto] = nsga2_optimization()
    
     % 定义优化变量和约束
    
     nvar = 12;
    
     lb = [0.1*ones(4), 0.01*ones(4), 0.5*ones(4)]; % 功率/时间/权重
    
     ub = [5*ones(4), 0.5*ones(4), 2*ones(4)]; 
    
     
    
     % 配置算法参数
    
     options = optimoptions('nsga2', ...
    
     'PopulationSize', 500, ...
    
     'Generations', 300, ...
    
     'PlotFcn', @gaplot, ...
    
     '拥挤度函数', @crowding_distance);
    
     
    
     % 运行优化
    
     [front, pareto] = nsga2(@objective_function, nvar, lb, ub, options);
    
 end
    
    
    
    

 // C++代码移植示例（基于ROS框架）

    
 void charging_scheduler() {
    
     // 获取车辆状态
    
     auto vehicle_states = ros::serviceClient<veh_state_srv>("get_vehicle_states");
    
     
    
     // 运行强化学习代理
    
     action = reinforce_learning_agent(vehicle_states);
    
     
    
     // 下发充电指令
    
     ros::Publisher pub = nh.advertise<charge_cmd>("/charge_commands", 10);
    
     pub.publish(action);
    
 }