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
这个代码示例提供了如何定义和使用函数来评估电池使用成本和性能的一个框架。在实际应用中,你需要根据你的具体需求填充battery_cost_evaluation
和performance_evaluation
函数的内部实现。
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