遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题

遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。在风电混合储能系统中，储能容量的合理配置对于系统的性能和经济性至关重要。本文将介绍如何使用遗传算法解决风电混合储能容量优化配置问题，并提供MATLAB源代码实现。

问题描述：
假设有一个风电混合储能系统，其中包括多个风力发电机和储能装置。每个风力发电机的输出功率与风速有关，而储能装置的容量决定了系统对风电输出波动的调节能力。我们的目标是通过优化配置储能装置的容量，使系统在满足电力需求的同时，达到最佳的经济性和性能。

解决方法：
遗传算法是一种基于进化原理的全局优化算法，适用于求解复杂的优化问题。下面是使用遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题的MATLAB源代码示例：

% 参数设置
popSize = 50; % 种群规模
maxGen = 100;