基于分时电价与改进粒子群算法的电动汽车充放电优化调度策略研究

分布式充放电调度与集中式控制不同，通过调度信号优化充放电过程，最大化电力系统效率。

考虑电动汽车的日常行驶模式，建立充电和放电模型，并绘制出参与车辆在V2G系统中的总功率需求曲线。程序已附带数据，可直接运行。

程序优化中，关键在于如何选择个体最优（pbest）和全局最优（gbest），以及如何根据位置和速度公式有效更新位置和速度。

基于增强拉格朗日法的电动汽车调度优化，说白了就是用数学方法帮电动车更聪明地决定啥时候充电、啥时候放电，既省钱又高效。嗯，里面用到的拉格朗日插值在建模和仿真中挺常见，尤其是在做函数拟合和数据插值的时候，实用。 调度里的耦合问题也挺头疼，作者是通过优化算法+分布式思路来，模型设计得还不错。你可以看看他们怎么拆解调度过程，尤其适合搞能源管理或智能电网方向的朋友参考。 哦对了，相关的Matlab 代码资源我顺手也整理了一些，一般以函数和脚本的形式，直接跑通还蛮方便的，改改参数就能试。比如这个电动汽车充放电调度 matlab 代码，你可以直接看到调度策略是怎么实现的，逻辑清晰。 插值算法这块也不难上手，

AFPSO，一种改进的自适应粒子群优化算法，专为新手研究智能优化算法而设计。它通过优化算法的代码，帮助理清算法的逻辑和使用方法，并在解决实际工程问题时得以应用。

随着技术的进步，负荷预测在能源管理中扮演着关键角色。本研究采用了改进的粒子群优化算法，优化了BP神经网络的短期负荷预测模型，通过Matlab实现。这一研究希望为能源管理提供有效的工具和方法。感谢大家的支持！

基于主从博弈的电动汽车充电管理模型，挺有意思的一套思路。它不是简单调度，而是考虑了代理商和车主的博弈，目标明确：一边想赚钱，一边想省钱。嗯，建模用到了KKT 条件和线性规划对偶这些经典技巧，套进混合整数线性规划，逻辑清晰。代码是用MATLAB写的，还不错，结构清楚，跑得也挺快。车主分时段选充电，代理商根据负荷调价格。你在搞智能电网或者做充电站调度的话，这篇文章值得看看，尤其是它对“削峰填谷”和“利润优化”两头都做了兼顾，比较实用。哦对，作者还考虑了大规模用户的情况，提出了分层解法，速度提升挺的。附带的MATLAB 代码挺全，想自己复现模型基本没什么难度。代码里的fmincon和intlinpr

该研究提出了一种改进的遗传算法（GA），以解决带时间窗和充电站约束的电动汽车路径规划问题（EVRPTW）。所提出的算法将模拟退火（SA）策略整合到 GA 中，以增强其局部搜索能力。实验结果表明，改进后的 GA 优于标准 GA 和其他启发式算法。提供的 MATLAB 源代码使研究人员和从业者能够方便地实施和评估该算法。

纯电车的整车控制怎么做得更智能？我最近试了一个还不错的模型，基于MATLAB Simulink，主打的是双电机控制。主驱动+辅助驱动，能灵活应对各种工况，比如加速、爬坡、滑行。模型结构挺清晰的，模块化做得蛮好，改动方便，调试也省事。 电机部分分成电气和机械两块。像逆变器、电机本体、车轮这些都有模拟，而且转矩分配做得比较细，可以设定不同策略，玩得转能量管理那一套。尤其在城市启停、高速巡航切换这些场景下，策略调得好，续航能拉长不少。 模型还能嵌到更大的整车仿真里，想联动电池、制动系统、热管理之类都没问题。直接在 Simulink 里跑仿真，实时响应还不错。如果你玩过 HIL 测试，也可以接入ECU