【优化调度】基于matlab粒子群算法求解热电联供系统日前优化调度问题【含Matlab源码 3873期】

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⛄一、杂交粒子群算法求解风光储微网日前优化调度问题简介

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于求解优化问题。它模拟了鸟群觅食的行为，通过不断地迭代搜索来寻找最优解。

在热电联供系统日前优化调度问题中，粒子群算法可以用来求解系统的最优调度方案。具体原理如下：
（1）初始化粒子群：随机生成一群粒子，每个粒子代表一个可能的解，即一个调度方案。
（2）计算适应度值：根据每个粒子的调度方案，计算其适应度值。适应度值可以根据系统的经济性、能源利用率等指标来评估。
（3）更新粒子速度和位置：根据粒子的当前位置和速度，以及全局最优解和个体最优解，更新粒子的速度和位置。速度的更新考虑了粒子的惯性、个体经验和群体经验。
（4）更新最优解：根据新的位置和适应度值，更新个体最优解和全局最优解。
（5）终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或适应度值收敛等。
（6）迭代搜索：如果不满足终止条件，则回到步骤3，继续迭代搜索。

⛄二、部分源代码

pop=initpop(80,2,24,66,33); %得到80组不同的满足负荷平衡以及冷功率平衡条件下的VMT和Pgrid
objvalue=calobjvalue(pop); %得到80组VMT和Pgrid的总价格
PL=[63 57 44 43 43 40 56 66 78 75 89 105 125 121 116 104 101 103 104 121 116 121 106 89];
QL=[139 136 122 128 128 128 131 142 138 138 150 169 183 187 189 183 171 161 154 165 156 148 141 132];
popsize=80;
scope=24;
PMTmax=66;
PMTmin=33;
MaxIt=60;%最大迭代次数
c1=2;%每个粒子的个体学习因子，加速度常数
c2=2;%每个粒子的社会学习因子，加速度常数
w=0.6;%惯性因子
v=zeros(2,24,80);%pop等size，粒子速度
pbest=pop;%pop是每个粒子的位置
objvaluepbest=calobjvalue(pbest);%此时pop=pbest,objvalue=objvaluepbest
gbest=pop(:,:,1);
objvaluegbest=objvalue(1);
for i=1:(popsize-1)
if objvalue(i+1)<objvalue(i)
gbest=pop(:,:,i+1); %比较每个粒子的适应度，将适应度最小的粒子位置取做gbest
objvaluegbest=objvalue(i+1);
end
end
iter=0;%迭代次数
while iter<MaxIt
iter=iter+1;
for i=1:popsize
if objvalue(i)<objvaluepbest(i)
objvaluepbest(i)=objvalue(i);
pbest(:,:,i)=pop(:,:,i);%当粒子的适应度小于其最佳适应度时,用其替代原来粒子的最佳适应度,并记下此解。pbest和pop同步刷新60次。
end
end
for i=1:popsize
if objvalue(i)<objvaluegbest
objvaluegbest=objvalue(i);
gbest=pop(:,:,i);%当存在粒子的适应度小于种群的最佳适应度时,用其替代原来种群的最佳适应度,并记下此解
end
end
for i=1:popsize
gbestpop(:,:,i)=gbest;%将二维gbest拓展为三维gbestpop，从（2，24，1）的大小到（2，24，80）
end
R1=rand(2,24,80);
R2=rand(2,24,80);
v=vw+c1R1.(pbest-pop)+c2R2.(gbestpop-pop);%pop修正量，使得80个粒子都趋近于最优解
pop=pop+v;
for j=1:popsize
for i=1:scope
if pop(1,i,j)>PMTmax/2.91 %VMT=PMT/2.91
pop(1,i,j)=PMTmax/2.91;
end
if pop(1,i,j)<PMTmin/2.91
pop(1,i,j)=PMTmin/2.91;
end
%为满足功率平衡，电网购电由燃气轮机出力求得
pop(2,i,j)=(QL(1,i)-pop(1,i,j)22.91)/2.3+PL(1,i)-2.91pop(1,i,j);
end
end
objvalue=calobjvalue(pop)
end

⛄三、运行结果

⛄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 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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