在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对２种不同充电方式进行模拟并对其进行分 析；分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响，建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型，在模拟出电动汽 车无序充电负荷的基础上，用实际案例对模型进行验证，利用多目标优化遗传算法进行求解，验证峰谷分时电价对 电网负荷优化的有效性。

部分代码：

clc 
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t=1:24;%时间轴
N=1000;%input('请输入电动公交车数量:');
length=exp(normrnd(3.2,0.88,[1 N]));%抽取路程
pcar=zeros(1,1440);%负荷储存
start=zeros(1,N);%开始充电时间储存
T=zeros(1,N);%充电时长储存
p1=0.9699;%normspec([336,1440],1056,204,'inside');
%p2=normspec([0,336],-384,204,'inside');
 %原电网24小时负荷
 p0=[  455.39
       405.948
       333.086
       275.836
       205.576
       145.725
       130.112
       130.112
       137.918
       150.929
       163.941
       182.156
       208.178
       195.167
       156.134
       150.929
       161.338
       169.145
       169.145
       176.952
       195.167
       210.781
       296.654
       497.026];
%价格弹性矩阵，初始电价1元
priceq=[-0.623   0.3241    0.2305;       %峰时弹性16-24
        0.3553   -0.6166   0.2216;      %平时弹性8-16
        0.3215   0.3038   -0.6065];     %谷时弹性0-8 
for j=1:fix(N*p1)
  for i=1:5000
    startt=normrnd(1056,204,[1 1]);%抽取充电初始时刻，上午五点三十六到晚上二十四点正态分布    
    if startt>336&&startt<=1440 
    start(j)=startt;
     break
    end
  end
end
for j=(fix(N*p1)+1):N
  for i=1:5000
    startt=normrnd(-384,204,[1 1]);%抽取充电初始时刻，0点到5.6点    
    if startt>=1&&startt<=336 
    start(j)=startt;
    break
    end
  end
end
for i=1:N    
T(i)=length(i)*30/2.7;%充电时间
     if T(i)>351
      T(i)=351;
     end
  if (start(i)+T(i))<=1440
      for m=fix(start(i)):fix(start(i)+T(i))
    pcar(m)=3+pcar(m);
      end
  elseif  (start(i)+T(i))>1440
    for n=fix(start(i)):1440
      pcar(n)=3+pcar(n); 
    end
     for j=1:fix((start(i)+T(i))-1440)
        pcar(j)=3+pcar(j);
     end
  end
end 
 for i=1:24
        pcarrand(i)=sum(pcar((60*(i-1)+1):60*i))*0.001;         
 end
pcar24=pcarrand;
pcars=pcarrand;
figure 
plot(t,pcars)
xlabel('时间/小时')
ylabel('充电负荷/MW')
 for i=1:24
        pcarrand(i)=pcarrand(i)+p0(i);
 end 
hold on
plot(t,pcarrand)
x(1)=0.89;%input('请输入得到的平波时电价:');
x(2)=0.79;%input('请输入得到的谷波时电价:');
x(3)=1.4;%input('请输入得到的峰波时电价:');
    for i=1:24
        if i>=1&&i<=8                  %平时弹性分析
            for j=1:8
                pcar24(i)=pcar24(i)+priceq(2,2)*sum(pcar24(1:8))*(x(1)-1)/8;
            end
            pcar24(i)=pcar24(i)+priceq(2,2)*pcar24(i)*(x(1)-1);
            for j=9:16
                pcar24(j)=pcar24(j)+priceq(2,3)*sum(pcar24(9:16))*(x(1)-1)/8;
            end
            for j=17:24
                pcar24(j)=pcar24(j)+priceq(2,1)*sum(pcar24(17:24))*(x(1)-1)/8;
            end
        end
        if i<=16&&i>8                  %谷时弹性分析
          
            for j=1:8
                pcar24(j)=pcar24(j)+priceq(3,2)*sum(pcar24(1:8))*(x(2)-1)/8;
            end
            for j=9:16
                pcar24(i)=pcar24(i)+priceq(3,3)*sum(pcar24(9:16))*(x(2)-1)/8;  
            end
            for j=17:24
                pcar24(j)=pcar24(j)+priceq(3,1)*sum(pcar24(17:24))*(x(2)-1)/8;
            end
        end
        if i>16&&i<=24                 %峰时弹性分析
            
            for j=1:8
                pcar24(j)=pcar24(j)+priceq(1,2)*sum(pcar24(1:8))*(x(3)-1)/8;
            end
            for j=9:16
                pcar24(j)=pcar24(j)+priceq(1,3)*sum(pcar24(9:16))*(x(3)-1)/8;
            end
            for j=17:24
                pcar24(i)=pcar24(i)+priceq(1,1)*sum(pcar24(17:24))*(x(3)-1)/8;
            end
        end
    end
 for i=1:24
     pcar24(i)=pcar24(i)+p0(i);
     
 end
hold on
plot(t,pcar24,'-')
legend('汽车负荷曲线','优化前负荷曲线','优化后负荷曲线')
title(' 负荷优化结果')