基于粒子群算法实现微网经济调度与环境友好调度

本文介绍了基于粒子群算法(PSO)解决微网经济调度和环境友好调度问题的方法。通过微网建模并利用PSO优化,确保可再生能源的最大利用和负荷需求的满足。提供了matlab实现的调度代码,可供调整优化。

基于粒子群算法实现微网经济调度与环境友好调度

微网是指由分布式能源、负荷和能量储存系统组成的小型电力系统。微网具有高效、可靠、灵活等特点,给能源供应带来了新的选择。然而,微网中存在多种能源,如风能、光能等,不同能源间的不稳定性和可持续性等不同,这就对经济和环境的调度提出了挑战。

为了解决微网中的经济调度和环境友好调度问题,本文基于粒子群算法(PSO)提出一种新的调度方法。该方法将微网建模为多个电池和其他组成部分的集合。通过利用经典的PSO算法进行优化,使得电池在给定时间段内可以最大限度地利用可再生能源,同时保证能够满足负荷需求。

下面是基于matlab实现的微网调度代码:

%初始化PSO算法参数
c1=2;
c2=2;
w=0.9;
max_iter=200;
pop_size=20;
dimension=5;

%创建初始种群矩阵
pop=rand(pop_size,dimension);

%迭代寻找最优解
for iter=1:max_iter
    for i=1:pop_size
        %计算适应度值
        fitness(i)=objfun(pop(i,:));
    end
    
    %取适应度值最小的索引
    [minfit,minindex]=min(fitness);
    
    %更新全局最优解
    if iter==1 || minfit<global_minfit
        global_minfit=minfit;
        global_minpop=pop(minindex,:);
    end
    
    %更新每个粒子的速度和位置
    for i=1:pop_size
     
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