#这是居民区停车场有序充电的仿真程序
以下程序为一个整体的.py文件
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 18 14:21:11 2017
Orderly Charging Method with Topsis Algorithm
@author: Leung
"""
只需要numpy包，因此先载入：
import numpy as np
并定义一个类，AISITERO：
class AISITERO:
程序初始化（注意 def 前面有缩进，下面的 def 也一样）：
def __init__(self,weight,num,sercost):
self.weight=weight #topsis算法权重
self.num=num #电动汽车及充电桩数量
self.sercost=sercost #服务费
self.price=[] #峰谷平电价
self.residentload=[] #居民用电负荷
self.bodong=[] #居民用电负荷波动
self.avapiles=[] #可用充电桩数量
self.carimf=[] #电动汽车信息
self.lefttime=[]#np.zeros(num) #外出时间
self.cometime=[]#np.zeros(num) #回来时间
self.cargo=[]
self.totaltime=0 #总等待时间
self.offpower=np.zeros(num) #电量耗尽不能出行次数
self.leftpower=np.ones(num)*0.6 #剩余电量百分比
self.outpower=[]#np.zeros(num) #出行剩余电量值
self.ischarging=np.zeros((num,),dtype=np.int) #未充电为0在充电为1
self.off=0 #不能出行次数
self.waittime=np.zeros(num) #等待时间
self.longgest=0 #最长充电时间
self.totalcost=0 #充电金额
self.money=[] #每个时刻的充电金额
self.isgoout=[]#np.zeros((num,),dtype=np.int) #不出行为0出行为1
self.where=np.zeros((num,),dtype=np.int) #在外为1在小区为0
self.tempwhere=np.zeros((num,),dtype=np.int) #前一个状态
self.chargingnum=[] #充电数量
self.staytime=np.zeros(num) #停留时间
self.day=30 #仿真天数
self.ke=0 #仿真时刻
self.nengcho=0 #能充电的数量
self.totalload=[] #总负荷
self.satisfaction=np.zeros(7) #充电满意程度规律
self.zuidari=0
self.zuidashi=0
self.riqi=0
获取初始数据函数：
def readimf(self):
self.residentload=np.loadtxt('小区居民日常负荷数据.txt')
self.carimf=np.loadtxt('carimf.txt')
self.price=np.loadtxt('price.txt')
self.cargo=np.loadtxt('cargo.txt')
每天生成新状态：
def newdaystate(self,riqi):
i=0
self.lefttime=[]
self.cometime=[]
self.isgoout=[]
self.outpower=[]
che=self.cargo[(riqi-1)*60:riqi*60]
while i<self.num:
self.isgoout.append(int(che[i][2]))
self.lefttime.append(che[i][0])
self.cometime.append(che[i][1])
self.outpower.append(che[i][3])
i+=1
self.offpower=np.zeros(self.num)
每个时间节点的变动：
def newdaystate(self,riqi):
#每天生成新状态
i=0
self.lefttime=[]
self.cometime=[]
self.isgoout=[]
self.outpower=[]
che=self.cargo[(riqi-1)*60:riqi*60]
while i<self.num:
self.isgoout.append(int(che[i][2]))
self.lefttime.append(che[i][0])
self.cometime.append(che[i][1])
self.outpower.append(che[i][3])
i+=1
self.offpower=np.zeros(self.num)
def newstate(self):
#变动新状态
self.bodong=self.residentload[int(self.ke*4)][1]#+random.uniform(-5,5)
i=0
while i<self.num: #记录上一个状态，不能直接赋值，不然会有问题
if self.where[i]==0:
self.tempwhere[i]=0
else:
self.tempwhere[i]=1
i+=1
i=0
while i<self.num: #判断电动汽车是否在外
if self.lefttime[i]>self.ke:
self.where[i]=0
elif self.cometime[i]>self.ke:
self.where[i]=1
else:
self.where[i]=0
i+=1
i=0
self.where=list(map(lambda x,y:x*y,self.where,self.isgoout))
print('是否外出：')
print(self.where)
while i<self.num:
if self.tempwhere[i]!=self.where[i]: #状态发生改变的
if self.where[i]==0: #从外面回来？
self.waittime[i]=0
self.staytime=list(map(lambda x,y:y-x,self.lefttime,np.ones(self.num)*self.ke))
else: #从小区出去？
self.ischarging[i]=0
if self.leftpower[i]==1:
self.satisfaction[0]+=1
self.satisfaction[6]+=1
elif self.leftpower[i]>0.9:
self.satisfaction[1]+=1
self.satisfaction[6]+=1
elif self.leftpower[i]>0.8:
self.satisfaction[2]+=1
self.satisfaction[6]+=1
elif self.leftpower[i]>0.7:
self.satisfaction[3]+=1
self.satisfaction[6]+=1
elif self.leftpower[i]>0.6:
self.satisfaction[4]+=1
self.satisfaction[6]+=1
elif self.leftpower[i]<0.2:
self.satisfaction[5]+=1
self.satisfaction[6]+=1
else:
self.satisfaction[6]+=1
self.leftpower[i]*=self.outpower[i] #这里重新生成剩余电量，应该以里程来生成，而不是直接乘随机数
if self.leftpower[i]<0.1:
self.where[i]=0
self.waittime[i]+=0.25
self.offpower[i]+=1
else:
if self.where[i]==0: #未外出的
if self.ischarging[i]==1:
self.leftpower[i]+=self.carimf[i][4]
self.waittime[i]=0
if self.leftpower[i]>1:
self.leftpower[i]=1
self.ischarging[i]=0
else:
if self.isgoout[i]==1:
if self.leftpower[i]!=1:
self.waittime[i]+=0.25
else: #外出的
self.waittime[i]=0
i+=1
print('用户等待时间(小时)：')
print(self.waittime)
print('电动汽车剩余电量比例：')
print(self.leftpower)
if self.riqi>1:
if self.longgest<max(self.waittime):
self.longgest=max(self.waittime)
self.zuidari=self.riqi
self.zuidashi=self.ke
Topsis 排序：
def topsis(self):
power=np.ones(self.num)-self.leftpower
index=[self.waittime,self.staytime,power]
np.savetxt('index.txt',index)
index=np.loadtxt('index.txt') #因为列表类型的问题，写出再读入就好了，2333333
#index=list(index)
print("评估矩阵：")
print(index)
a=len(index[0])
b=len(index)
pfh=np.empty([b,1])
i=0;j=0
ndata=index*index
while j<b :
pfh[j]=sum(ndata[j])
j+=1
j=0
guiy=np.empty([b,a])
while i<a :
while j<b :
guiy[j][i]=index[j][i]/pfh[j]**0.5
j+=1
j=0;i+=1
print("标准化评估矩阵：")
print(guiy)
i=0
weigf=np.empty([b,a])
while i<a :
while j<b :
weigf[j][i]=self.weight[j]*guiy[j][i]
j+=1
j=0;i+=1
i=0
print("权重标准化矩阵：")
print(weigf)
best=np.empty([b,1])
worst=np.empty([b,1])
while j<b :
best[j]=max(weigf[j])
worst[j]=min(weigf[j])
j+=1
j=0
print("最优指标值：")
print(best)
print("最差指标值：")
print(worst)
Dbest=np.zeros(self.num)
Dworst=np.zeros(self.num)
while i<a :
while j<b :
Dbest[i]+=(best[j]-weigf[j][i])**2
Dworst[i]+=(worst[j]-weigf[j][i])**2
j+=1
j=0;i+=1
i=0
Dbest=Dbest**0.5;Dworst=Dworst**0.5
print("与最优指标的距离：")
print(Dbest)
print("与最差指标的距离：")
print(Dworst)
cr=np.zeros([a,1])
while i<a :
cr[i]=Dworst[i]/(Dbest[i]+Dworst[i])
i+=1
i=0
while i<a :
if self.ischarging[i]==1:
cr[i]=0
if self.where[i]==1:
cr[i]=0
if self.leftpower[i]==1:
cr[i]=0
i+=1
i=0
rank=np.zeros(a)
while i<self.nengcho :
lo=cr.argmax()
if cr[lo]!=0:
rank[lo]=i+1
cr[lo]=0
i+=1
print("优先度：")
print(cr)
print('topsis排序：')
print(rank)
i=0
if self.nengcho!=0:
while i<a:
if rank[i]!=0:
self.ischarging[i]=1
self.totaltime+=self.waittime[i]
self.waittime[i]=0
i+=1
可用充电桩数量计算：
def avanum(self):
t=0
t=sum(self.ischarging)
self.chargingnum.append(t)
self.nengcho=np.floor((1000-self.bodong)/9)-t
if self.nengcho<0:
self.nengcho=0
#if self.ke>21 and self.ke<24:
#self.nengcho=np.round(self.ke%21)
print('还能充电充电桩个数：%d'%self.nengcho)
#self.nengcho=60
记录总负荷：
def totload(self):
charging=0;i=0
while i<self.num:
if self.ischarging[i]==1:
charging+=1
i+=1
load=7*charging+self.bodong
self.totalload.append([load,self.bodong])
计算不能出行的次数：
def cantout(self):
i=0
while i<self.num:
if self.offpower[i]!=0:
self.off+=1
i+=1
计算充电金额：
def totprice(self):
prices=0;i=0
while i<self.num:
if self.ischarging[i]==1:
prices+=self.price[int(self.ke*4)][2]*0.25
prices+=self.sercost*0.25 #服务要不要加？
i+=1
self.totalcost+=prices
self.money.append(self.totalcost)
保存数据：
def savedata(self):
np.savetxt('totalload.txt',self.totalload)
np.savetxt('chargingnumber.txt',self.chargingnum)
np.savetxt('totalmoney.txt',self.money)
np.savetxt('totalcost.txt',[self.totalcost,self.totalcost]) #为什么保存一个数会出错？？
np.savetxt('satisfaction.txt',self.satisfaction)
主程序逻辑：
def Run(self):
#主程序逻辑
self.readimf()
for i in np.linspace(1,self.day,self.day):
self.riqi=int(i)
self.newdaystate(self.riqi)
self.cantout()
self.ke=0
print('\n\n第%d天:' % int(i))
while self.ke<24:
print('\n时间：第%d天 %2d:%2d\n'% (int(i),int(self.ke),int((60*self.ke)%60)))
self.newstate()
self.avanum()
#if self.ke<22 and self.ke>7: #是否避开峰时
if (self.ke>10 and self.ke<15) or (self.ke>18 and self.ke<21):
self.ischarging=np.zeros(self.num)
self.chargingnum[int(self.ke*4)]=0
self.nengcho=0
if self.nengcho>0:
self.topsis()
print('每个充电桩状态：')
print(self.ischarging)
self.totload()
self.totprice()
self.ke+=0.25
ttt=self.totaltime/self.num/self.day
print('总充电时间：%f'%self.totaltime)
print('总充电金额：%f'%self.totalcost)
print('电量耗尽总次数：%d'%self.off)
print('最长等待时间：%.2f'%self.longgest)
print('日期：%d，'%self.zuidari,'时间：%.2f'%self.zuidashi)
print('平均等待时间：%.2f'%ttt)
print('充电完成情况：')
print(self.satisfaction)
self.savedata()
主函数执行模块（此处 def 没有缩进！！！）：
def main():
AI=AISITERO([0.25,0.25,0.5],60,0.8)
AI.Run()
if __name__=='__main__':
main()
仿真过程结束，获得结果数据为：
- 仿真时间内每15分钟的负荷数据；
- 仿真时间内每15分钟的充电数量；
- 仿真时间内每15分钟的充电费用累加值；
- 停车充电满意度数值。