1 主要内容

该程序复现sci文献《A coordinated charging scheduling method for electric vehicles considering different charging demands》，主要实现电动汽车协调充电调度方法，该方法主要有以下几点优势：1.可以通过不同充电需求的充电紧迫性指标来选择电动汽车的充电模式；2.以微网整体峰谷负荷差最小为目标，也即可以实现削峰填谷；3.考虑了慢速充电电动汽车、快速充电电动汽车和微电网运行的各种约束条件；4.采用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo Simulation, MCS)模拟电动汽车的随机性。该代码采用matlab+cplex平台运行，中文注释清晰，可以通过文后下载链接直接免费获取文章和源码资源。

2 部分代码

%统计家庭充电模式下EV信息表
function [] = printHomeEV(EV)

    init;%获取全局变量
    
    f = figure;%生成图窗
    suptitle('家庭充电模式EV信息');%图标题
    set(gcf,'position',[250 100 1000 600]);%设置图窗大小
    
    %绘制以15分钟为间隔计数的EV到达时刻频数分布直方图
    subplot(2,3,1);
    N = zeros(96,1);
    C = tabulate(EV.J_c(:));%对每个元素进行统计
    N(C(:,1))=N(C(:,1))+C(:,2);
    bar(1-0.5:1:96-0.5,N,1);%绘图   
    title('EV接入时隙频数直方图');%图标题
    xlabel('Arrival time slots');%x轴单位
    ylabel('frequency ');  %y轴单位
    set(gca,'xtick',0:12:96); %x轴刻度
    
    %绘制以1小时为间隔计数的EV到达时刻的频率分布直方图,并叠加画出家庭充电模式的概率密度函数 
    subplot(2,3,2);   
    N = histcounts(EV.t_c,0:1:24);%按照一个小时的区间计数，赋给N
    bar(0.5:1:23.5,N/sum(N),1);%显示直方图
    hold on;
    %画出家庭充电模式的概率密度函数 
    x = [0.001:0.001:24];%采样密度
    y = normpdf(x,mu_1tc,sigma_1tc).*( mu_1tc-1224 )+...
        normpdf(x+24,mu_1tc,sigma_1tc).*( 012 );%论文中描述的概率密度函数
    plot(x,y,"LineWidth",2,"Color","red");%画粗的红线       
    title('EV接入时刻频率直方图');%图标题
    xlabel('Arrival time (h)');%x轴单位
    ylabel('probability');  %y轴单位
    %set(gca,'xtick',0:1:24); %x轴刻度
    legend('Collected Data','PDF');%增加图例
    legend('Location','northwest');%图例放在左上角
       
    %绘制以15分钟为间隔计数的EV离开时刻频数分布直方图
    subplot(2,3,4);
    N = zeros(96,1);
    C = tabulate(EV.J_dis(:));%对每个元素进行统计
    N(C(:,1))=N(C(:,1))+C(:,2);
    bar(1-0.5:1:96-0.5,N,1);%绘图  
    title('EV离开时隙频数直方图');%图标题
    xlabel('Departure time slots');%x轴单位
    ylabel('frequency ');  %y轴单位
    set(gca,'xtick',0:12:96); %x轴刻度
    %set(gca,'position',[0.05,0.08,0.30,0.37]);
    
    %绘制以1小时为间隔计数的EV离开时刻的频率分布直方图,并叠加画出家庭充电模式的概率密度函数 
    subplot(2,3,5);
    N = histcounts(EV.t_dis,0:1:24);%按照一个小时的区间计数，赋给N
    bar(0.5:1:23.5,N/sum(N),1);%显示直方图
    hold on;
    %画出家庭充电模式的概率密度函数 
    x = [0.01:0.01:24];
    y = normpdf(x,mu_1tdis,sigma_1tdis).*( 012 )+...
        normpdf(x-24,mu_1tdis,sigma_1tdis).*( mu_1tdis+1224 );
    plot(x,y,"LineWidth",2,"Color","red");   
    title('EV接入时刻频率直方图');%图标题
    xlabel('Departure time (h)');%x轴单位
    ylabel('probability');  %y轴单位
    %set(gca,'xtick',0:1:24); %x轴刻度
    legend('Collected Data','PDF');%增加图例
    legend('Location','northeast');%图例放在右上角

    %绘制电池状态的频率分布直方图，并叠加画出对应概率密度函数
    subplot(2,3,[3 6]);
    scatter(1:size(EV),EV.SOC_con,'filled');
    hold on;
    scatter(1:size(EV),EV.SOC_min,'filled');
    hold on;
    scatter(1:size(EV),EV.SOC_max,'filled');
    hold on;    
    title('EV电池SOC频率直方图');%图标题
    ylabel('SOC (%)'); %x轴单位
    xlabel('i-th EV');  %y轴单位
    %xlim([-10,size(EV)+10]);%对X轴设定显示范围 
    legend('con','min','max');%增加图例
    legend('Location','northwest');%图例放在左上角
    
    %立即绘制
    hold off;
end