基于粒子群优化算法的计及需求响应的风光储能微电网日前经济调度附Python代码

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🔥 内容介绍

在 “双碳” 目标与新型电力系统建设的推动下，以风能、太阳能为核心的微电网成为分布式能源消纳、提升能源利用效率的关键载体。然而，风光出力具有强随机性与间歇性（如夜间无光伏出力、风电受风速影响剧烈波动），导致微电网运行存在 “弃风弃光率高”“功率平衡难度大” 等问题；同时，传统微电网日前调度多聚焦于 “供给侧优化”（如电源出力分配），忽视了需求侧资源的调节潜力，进一步限制了调度经济性。

需求响应（Demand Response, DR）通过 “价格激励或政策引导” 引导用户调整用电行为（如转移高峰负荷、削减非必要负荷），可有效平抑风光出力波动、降低供电压力，是提升微电网经济性的重要手段。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法因收敛速度快、参数易调整、全局寻优能力强等优势，已广泛应用于微电网经济调度问题，但传统 PSO 在处理 “多约束（储能充放电、DR 时段限制）、多变量（电源出力、DR 调节量）” 的日前调度场景时，需针对性设计变量映射与约束处理策略。

本文提出 “基于 PSO 的计及 DR 的风光储能微电网日前经济调度” 方案，核心思路是：以 “日前 24 小时” 为调度周期，将风光出力预测值、储能充放电特性与需求响应（可转移、可削减负荷）纳入调度模型，通过 PSO 算法优化供给侧（微型燃气轮机 MGT、储能）与需求侧（DR 调节量）的协同运行策略，实现微电网总运行成本最小化，为风光储能微电网的日前调度提供工程可行方案。

二、风光储能微电网系统组成与需求响应模型

三、计及需求响应的微电网日前经济调度数学模型

四、基于粒子群优化（PSO）的算法求解流程

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨楠、贾俊杰、邢超、刘颂凯、陈道君、叶迪、邓逸天.基于E-Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法[J].中国电机工程学报, 2020, 40(23):13.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.191578.

[2] 电气工程.微电网中新能源发电及负荷短期预测研究[D]. 2021.

[3] 周浩,吴秋轩,李峰峰,等.基于Python语言的微电网监控软件设计与开发[C]//第27届中国控制与决策会议.0[2025-08-23].

📣 部分代码

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🌈 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

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🌈 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

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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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

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