【微电网优化调度】基于鳗鱼和石斑鱼优化算法(EGO)的微电网优化调度研究附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

随着全球能源危机和环境问题日益严峻，可再生能源（如太阳能、风能）的开发与利用成为能源领域的研究热点。微电网作为整合分布式可再生能源、储能系统和负荷的重要载体，能够有效提高能源利用效率、保障能源供应稳定性。然而，微电网中可再生能源出力具有随机性、波动性特点，储能系统容量有限，以及负荷需求的动态变化，使得微电网优化调度面临巨大挑战。

传统的微电网优化调度算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，在处理多目标、多约束的复杂调度问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷。因此，寻求一种高效、稳定的优化算法，实现微电网经济运行、环保效益最大化以及供电可靠性提升，具有重要的理论价值和实际应用意义。

鳗鱼和石斑鱼优化算法（Eel and Grouper Optimization, EGO）是一种新型仿生优化算法，模拟鳗鱼的群体协作游动行为和石斑鱼的局部搜索与捕食策略，兼具全局探索能力和局部开发能力。将 EGO 算法应用于微电网优化调度，有望突破传统算法的局限性，为微电网调度方案的优化提供新的思路和方法。

二、微电网优化调度目标与约束条件

五、结论与展望

（一）研究结论

1. 构建了微电网多目标优化调度模型，综合考虑经济性、环保性和可靠性目标，并明确了各约束条件，为微电网优化调度提供了理论基础。

1. 将鳗鱼和石斑鱼优化算法（EGO）应用于微电网优化调度，通过模拟鳗鱼的全局探索和石斑鱼的局部开发行为，有效提升了算法的搜索性能。

1. 算例分析表明，与传统的 GA、PSO 算法相比，EGO 算法在微电网优化调度中具有更优的优化效果（更低的运行成本、污染物排放量和负荷缺电率）和更快的收敛速度，验证了 EGO 算法在微电网优化调度问题中的可行性和优越性。

（二）未来展望

1. 考虑不确定性因素：当前研究假设可再生能源出力和负荷需求为确定值，未来可引入概率模型或鲁棒优化方法，考虑可再生能源出力和负荷需求的不确定性，提高调度方案的鲁棒性。

1. 多微电网协同调度：进一步拓展研究范围，将单一微电网优化调度扩展到多微电网协同调度，通过微电网之间的功率交互，实现区域能源的优化配置，提升整体能源利用效率。

1. 算法改进与融合：结合其他智能优化算法（如深度学习、强化学习）的优点，对 EGO 算法进行改进（如自适应调整参数、多策略融合），进一步提升算法在复杂微电网调度问题中的性能。

1. 实际工程应用验证：将研究成果应用于实际微电网项目，通过现场运行数据验证算法的实用性和可靠性，为微电网的实际运行调度提供技术支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邱海伟.基于多目标的微电网优化调度研究[D].上海电力学院,2013.

[2] 刘娇娇,王致杰,袁建华,等.基于PSO算法的风光储微电网优化调度研究[J].华东电力, 2014(8):6.DOI:CNKI:SUN:HDDL.0.2014-08-007.

📣 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

👇