【优化调度】基于粒子群算法求解微电网优化调度问题matlab源码

1 简介

微电网优化调度的模型是以风、光、储能装置、微型燃气轮机、燃料电池等组成的系统的优化调度模型。在计算系统的运行费用是应考虑各分布式发电单元的运行维护成本和折旧费用等。同时,由于环境污染问题越来越严重,在搭建模型时还应注意到微电网的环境污染治理费用;由于微电网中的风能发电和太阳能发电易受到不确定因素制约,虽然在微电网系统中配备储能装置,但其响应速度可能会有所缓慢,故在指定调度方案时微电网稳定性是必不可少制约因素,而调度控制系统是确保微电网安全、稳定、经济运行的关键。

建立微电网优化调度模型的目标函数

微电网的运行费用中包括各分布式单元的运行成本、用户停电损失费用,当微电网是并网运行时还要考虑微电网与主网之间的电能互购成本。发电成本包括各发电单元的燃料消耗费用、维护费用及折损费用,其中,燃料费用和运行维护费用和实际发电量有关,风能发电和太阳能发电消耗的清洁能源,运行过程没有燃料消耗费用,基本上不存在污染物和工业废气体得排放,环境污染比较小,不必考虑发电成本和环境成本。并且,政府对风能发电和太阳能发电的运行成本执行全部补贴,它们的运行成本不作考虑。只有微燃气轮机和燃料电池发电是消耗的燃料发电的以及需要考虑各种费用。通过对微电网中各电源的数学模型研究,综合考虑微电网系统中各分布式电源的出力,已达到微电网的运行成本最小。

2 部分代码


3 仿真结果

4 参考文献

[1]刘文胜. 基于粒子群算法的微电网优化配置与低碳调度[D]. 广东工业大学, 2012.​

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

粒子群算法(Particle Swarm Optimization)是一种基于群体智能的优化算法,常用于求解优化问题微电网优化调度问题是指在微电网中,通过合理调度各种能源设备的运行策略,使得微电网运行的效益最大化或者成本最小化。 要改进粒子群算法求解微电网优化调度问题,可以从以下几个方面入手: 1. 算法参数调优:粒子群算法中存在一系列参数,如群体大小、学习因子、惯性权重等。通过调整这些参数的取值,能够更好地适应微电网优化调度问题的特点,以求得更好的优化结果。 2. 粒子更新策略改进:传统的粒子更新策略是根据粒子的历史最优位置和群体最优位置进行调整。针对微电网优化调度问题,可以考虑引入更多的约束条件和目标函数,以更好地指导粒子的更新过程。 3. 多目标优化:微电网优化调度问题通常涉及到多个目标,例如最大化电网效益和最小化成本。因此,改进粒子群算法时,可以利用多目标优化算法的思想,设计适合微电网优化调度问题的适应性函数和目标权重策略。 4. 考虑不确定性因素:微电网中存在各种不确定性因素,例如电网负荷和能源供给的波动性等。在改进粒子群算法时,可以引入概率和统计方法,对不确定性因素进行建模和处理,以增强算法的鲁棒性。 在实现上述改进的粒子群算法求解微电网优化调度问题Matlab源码时,可以借助现有的粒子群算法框架进行修改和扩展。通过定义适应性函数、目标函数、约束条件等,以及采用新的参数调优策略和粒子更新策略,能够得到更好的优化结果。同时,需要对算法的收敛性和稳定性进行验证和评估,以保证算法具备一定的鲁棒性和实用性。
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