matlab程序复现——云储能模式下分布式用户虚拟储能需求评估

% 假设以下变量已经根据实际情况进行了定义和初始化：
% cost_per_kwh - 电价数据，例如每千瓦时的成本
% pv_data - 每小时的太阳能数据
% load_data - 每小时的负载数据
% battery_sizing - 电池容量或增益的大小
% soc_init - 初始状态的状态OfCharge
% soc_fin - 最终状态的状态OfCharge
% n_periods - 需要评估的时间段数

% 初始化电池参数
battery_params = struct('cost_per_kwh', cost_per_kwh, ...
                        'pv_data', pv_data, ...
                        'load_data', load_data, ...
                        'battery_sizing', battery_sizing, ...
                        'soc_init', soc_init, ...
                        'soc_fin', soc_fin, ...
                        'n_periods', n_periods);

% 定义电池模型和评估指标
battery_model = @(battery_params) battery_cost_evaluation(battery_params);
performance_metric = @(battery_params) performance_evaluation(battery_params);

% 执行电池模型评估
battery_evaluation = battery_model(battery_params);
performance = performance_metric(battery_params);

% 输出电池成本和性能评估结果
disp(['电池成本评估结果：', num2str(battery_evaluation)]);
disp(['电池性能评估结果：', num2str(performance)]);

% 以下是假定的电池成本评估和性能评估函数示例
function battery_cost = battery_cost_evaluation(battery_params)
    % 实现电池使用成本的计算逻辑
    cost_per_kwh = battery_params.cost_per_kwh;
    pv_data = battery_params.pv_data;
    load_data = battery_params.load_data;
    battery_sizing = battery_params.battery_sizing;
    soc_init = battery_params.soc_init;
    soc_fin = battery_params.soc_fin;
    n_periods = battery_params.n_periods;

    % 省略具体的电池成本计算逻辑...
    battery_cost = sum(cost_per_kwh .* battery_sizing); % 示例返回总成本
end

function performance_number = performance_evaluation(battery_params)
    % 实现电池性能的评估逻辑
    pv_data = battery_params.pv_data;
    load_data = battery_params.load_data;
    battery_sizing = battery_params.battery_sizing;
    soc_init = battery_params.soc_init;
    soc_fin = battery_params.soc_fin;
    n_periods = battery_params.n_periods;

    % 省略具体的电池性能评估逻辑...
    performance_number = n_periods; % 示例返回性能评估数字
end