【多目标优化求解】粒子群算法求解智能微电网多目标优化问题【含Matlab源码 383期】-优快云博客

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本文介绍了智能电网的定义、组成以及微电网的特性，重点展示了Matlab在仿真和优化算法中的应用，涵盖微电网控制、电力系统优化和智能算法实例，如粒子群优化。同时提及了机器学习、图像处理和无人机等相关领域的Matlab技术。

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、智能电网简介

1 智能电网的定义
智能电网是以物理电网为基础将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网
1.1 硬件基础：电网和建立在集成的、高速双向通信网络。
1.2 软件基础：智能的控制技术，是指诊断电网状态，防止供电中断，改善电能质量扰动的装置和算法。

2 智能电网的组成
智能电网由很多部分组成，可分为：智能变电站，智能配电网，智能电能表，智能交互终端，智能调度，智能家电，智能用电楼宇，智能城市用电网，智能发电系统，新型储能系统。
它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和包括用户、抵御攻击、提供满足21世纪用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。

3 微电网的定义
微电网（Micro-Grid）也称为微网，是一种新型网络结构，是一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元。微电网是一种由分布式电源组成的独立系统，一般通过联络线与大系统相连，由于供电与需求的不平衡关系，微电网可选择与主网之间互供或者独立运行。
微电网是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。微电网是相对传统大电网的一个概念，是指多个分布式电源及其相关负载按照一定的拓扑结构组成的网络，并通过静态开关关联至常规电网。开发和延伸微电网能够充分促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，实现对负荷多种能源形式的高可靠供给，是实现主动式配电网的一种有效方式，是传统电网向智能电网过渡。

4 微电网的组成
微电网是一种由分布式电源组成的独立系统，由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护等装置组成的小型发配电系统。它一般通过联络线与大系统相连，由于供电与需求的不平衡关系，微电网可选择与主网之间互供或者独立运行。
微电网中的电源多为容量较小的分布式电源，即含有电力电子接口的小型机组，包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置。它们接在用户侧，具有成本低、电压低以及污染小等特点。

5 智能微电网
智能微电网能实现从分布式微电网、发电设备群、到终端用户整个输配电过程中所有节点之间的信息和电能的双向流动，从而实现控制过程的数字化、智能化、快速化。

⛄二、部分源代码

clear
clc
format long;

%初始化条件****************************************
%微型燃气轮机最大功率
MTMaxPower=5;
%微型燃气轮机最小功率
MTMinPower=1;
%电网输入微网最大功率
GridMaxImportPower=250;
%电网输入微网最小功率
GridMinImportPower=10;
%储能最大放电功率
StorageMaxDischargingPower=150;
%储能最大充电功率
StorageMaxChargingPower=-100;

Max_Dt=300;%最大迭代次数300
D=72;%搜索空间维数（未知数个数）
N=600;%粒子个数600
w_max=0.9;
w_min=0.4;
v_max=2;
s=1;

%初始化种群个体（位置和速度）***********************
for i=1:N
for j=1:72
% v(i,j)=randn;
v(i,j)=0.0;
if j<25
x(i,j)=MTMinPower+rand()(MTMaxPower-MTMinPower);
elseif j>24&&j<49
x(i,j)=GridMinImportPower+rand()(GridMaxImportPower-GridMinImportPower);
elseif j>48&&j<73
x(i,j)=StorageMaxChargingPower+rand()*(StorageMaxDischargingPower-StorageMaxChargingPower);
end
end
end

%计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg****************
for i=1:N
p(i)=fitness(x(i,:),s);
y(i,:)=x(i,:);%每个粒子的个体寻优值
end
Pbest=fitness(x(1,:),s);
pg=x(1,:);%Pg为全局最优
for i=2:N
if fitness(x(i,:),s)<fitness(pg,s)
Pbest=fitness(x(i,:),s);
pg=x(i,:);%全局最优更新
end
end

%进入主循环*****************************************
for t=1:Max_Dt
for i=1:N
w=w_max-(w_max-w_min)t/Max_Dt;%惯性权重更新
c1=(0.5-2.5)t/Max_Dt+2.5; %认知
c2=(2.5-0.5)t/Max_Dt+0.5; %社会认识
% w=0.7;
% c1=2.05; %认知
% c2=2.05; %社会认识
v(i,:)=wv(i,:)+c1rand()(y(i,:)-x(i,:))+c2rand()(pg-x(i,:));
for m=1:72
if(v(i,m)>v_max)
v(i,m)=v_max;
elseif(v(i,m)<-v_max)
v(i,m)=-v_max;
end
end

    x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
    %对粒子边界处理*****************************
    for n=1:72
        if n<25
               if x(i,n)<MTMinPower
                     x(i,n)=MTMinPower;
                     v(i,n)=-v(i,n); 
               elseif x(i,n)>MTMaxPower
                     x(i,n)=MTMaxPower;
                     v(i,n)=-v(i,n); 
               else
                     delt(i,n)=0;
               end
        elseif n>24&&n<49
                if x(i,n)<GridMinImportPower
                     x(i,n)=GridMinImportPower;
                     v(i,n)=-v(i,n);  
               elseif  x(i,n)>GridMaxImportPower
                     x(i,n)=GridMaxImportPower;
                     v(i,n)=-v(i,n);                     
                else
                     delt(i,n)=0;
                end
        else
                if x(i,n)<StorageMaxChargingPower
                      x(i,n)=StorageMaxChargingPower;
                      v(i,n)=-v(i,n); 
               elseif x(i,n)>StorageMaxDischargingPower
                    x(i,n)=StorageMaxDischargingPower;
                    v(i,n)=-v(i,n); 
                else
                    delt(i,n)=0;
                end
        end
    end 
    %对粒子进行评价，寻找最优值******************
    if fitness(x(i,:),t)<p(i)
        p(i)=fitness(x(i,:),t);
        y(i,:)=x(i,:);
    end
    if p(i)<Pbest
        Pbest=p(i);
        pg=y(i,:);
        s=t;
    end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]周品.MATLAB 神经网络设计与应用[M].清华大学出版社，2013.
[4]陈明.MATLAB神经网络原理与实例精解[M].清华大学出版社，2013.
[5]方清城.MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合