基于遗传算法求解孤岛型微电网的调度优化问题，附带Matlab代码

基于遗传算法求解孤岛型微电网的调度优化问题，附带Matlab代码

随着能源需求的不断增长和可再生能源的发展，微电网逐渐成为一种新型的电力系统。然而，微电网的调度问题是一个复杂的优化问题。为了解决这个问题，我们使用了遗传算法。

在本文中，我们将介绍如何使用遗传算法来优化孤岛型微电网的能量管理系统。我们假设该微电网只有太阳能和风能，并且与主电网脱离了连接，需要通过能量储存来满足负载需求。

我们使用Matlab编程实现了遗传算法，以寻找最优解。我们定义了适应度函数，以最小化总成本和可靠性指标。适应度函数考虑了以下变量：可调度量、储存电量和系统供电可靠性等。

我们的算法中使用了两个主要的遗传算子：交叉和突变。通过这些算子，我们可以对群体进行选择、繁殖和进化，以使其适应目标函数。我们使用了20个个体和100次迭代，以找到最优解。

以下是Matlab代码实现：

% main function 
clc; clear all; close all;
Npop = 20; % number of population
Ngen = 100; % number of generation
Pc   = 0.8; % crossover probability
Pm   = 0.1; % mutation probability
[OMEGA, q, p, Pmin, Pmax,