基于差分进化算法的微电网调度研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着全球能源危机加剧和环境保护意识提升，可再生能源（如太阳能、风能）的开发与利用成为能源领域的重要发展方向。微电网作为整合分布式可再生能源、储能系统及负荷的关键载体，能够实现能源的高效利用、可靠供应，同时减少对大电网的依赖，在智能电网建设中占据重要地位。

微电网调度的核心目标是在满足负荷需求、设备运行约束（如可再生能源出力波动、储能系统充放电限制）的前提下，优化调度策略，实现经济性、环保性等多目标最优。传统的微电网调度方法（如线性规划、整数规划）在处理复杂非线性约束、多目标优化问题时，往往存在求解精度低、易陷入局部最优的局限性。尤其是当微电网包含多种分布式能源、负荷类型多样且具有不确定性时，传统方法难以高效获得全局最优调度方案。

差分进化算法（Differential Evolution，DE）作为一种基于群体智能的进化算法，具有结构简单、参数少、全局搜索能力强、对初始种群依赖性低等优势，在处理非线性、多约束、多目标优化问题中表现出显著优越性。将差分进化算法应用于微电网调度，能够有效应对微电网调度中的复杂性和不确定性，提升调度方案的最优性和可靠性。

深入研究基于差分进化算法的微电网调度，具有重要的理论意义和实际应用价值。从理论层面，可丰富微电网优化调度的算法体系，为复杂能源系统优化提供新的思路；从实际应用层面，能够降低微电网运行成本、提高可再生能源消纳率、减少污染物排放，推动微电网的商业化运营和规模化发展，助力 “双碳” 目标实现。

二、相关基础理论

（一）微电网系统构成与调度需求

1. 微电网系统构成：典型的微电网系统主要包括分布式能源（ Distributed Energy Resources，DERs）、储能系统（Energy Storage System，ESS）、负荷以及能量管理系统（Energy Management System，EMS）。

• 分布式能源：涵盖可再生能源（如光伏发电系统、风力发电系统）和可控分布式电源（如微型燃气轮机、柴油发电机）。可再生能源出力受自然条件（光照、风速）影响，具有强随机性和波动性；可控分布式电源可根据调度需求调整出力，为微电网提供稳定的功率支撑。

• 储能系统：主要包括蓄电池、飞轮储能等，用于平抑可再生能源出力波动、削峰填谷，在微电网并网运行时可参与电网调峰，离网运行时保障重要负荷供电。其运行受到充放电功率限制、 SOC（State of Charge，荷电状态）约束等。

• 负荷：分为可中断负荷、不可中断负荷和可转移负荷。不可中断负荷（如居民基本用电、医疗设备用电）需优先保障供电；可中断负荷（如部分工业负荷）可在电价较高或能源供应紧张时中断，以降低运行成本；可转移负荷（如电动汽车充电负荷）可在负荷低谷时段转移用电，实现负荷优化分配。

• 能量管理系统：作为微电网调度的核心，负责采集各设备运行数据（如可再生能源出力预测、负荷需求、储能 SOC），制定调度策略，协调各设备运行，实现微电网优化目标。

1. 微电网调度需求：微电网调度需满足多方面需求，主要包括：

• 功率平衡约束：在任意时刻，微电网内分布式能源出力、储能系统充放电功率与负荷需求需保持平衡，即分布式能源总出力 + 储能放电功率 = 负荷需求 + 储能充电功率（并网运行时还需考虑与大电网的功率交换）。

• 设备运行约束：如光伏发电系统出力不超过最大预测值、风力发电系统出力受风速限制；储能系统充放电功率不超过额定功率，SOC 维持在安全区间（通常为 20%-80%），避免过充过放影响使用寿命；可控分布式电源出力在最小和最大额定功率之间。

• 多目标优化需求：微电网调度通常需同时考虑经济性（最小化运行成本，包括燃料成本、购电成本、维护成本）、环保性（最小化污染物排放量，如 CO₂、NOₓ）、可靠性（最大化负荷满足率）等目标，需通过多目标优化方法实现各目标的协调优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王波一,王鹤,兰森,等.基于改进微分进化算法的微电网优化运行研究[J].东北电力大学学报, 2013(1):6.DOI:10.3969/j.issn.1005-2992.2013.01.005.

[2] 田利波.基于智能算法的分布式电源选址和定容的研究与应用[D].西安建筑科技大学,2014.DOI:CNKI:CDMD:2.1015.036524.

[3] 李晨龙,高小永,檀朝东,等.基于人工蜂群差分进化算法的"光-电"微网下的抽油机井群间抽调度优化[C]//2023中国油气人工智能科技大会.1. 中国石油大学(北京)自动化系2. 西安中控天地科技开发有限公司3. 中国石油长庆油田分公司油气工艺研究院, 2023.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈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

🌈 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇