基于分时电价策略的家庭能量系统优化附Matlab代码

news2024/9/21 2:44:42

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⛄ 内容介绍

随着分布式能源在用户侧的渗透率的增长以及智能电网的大力建设和快速发展，采用有效的智能化用电手段，对于提高用户参与需求响应的效率，提高能源的利用率，保障电网运行安全显得愈发重要。家庭能量优化控制是智能电网实现需求侧能量管理的重要环节。家庭能量管理系统(HomeEnergyManagementSystem,HEMS)是以智能电网和智能家居为基础的，它以智能电表为依托，与电网进行信息交互，获取实时电价，光伏出力等信息。同时，HEMS将家庭中的分布式发电设备，智能家居整合为一体进行高效的管理和控制，它可以智能的替代用户对电价做出响应，进行设备协调优化决策，是智能用电和分布式发电在用户端的体现。

⛄ 部分代码

NOBJ = userObj.NOBJ;

CounterFES = userObj.CounterFES;

shelterNum = controlParams.shelterNum;

shelterCaps = zeros(1, shelterNum) + controlParams.shelterCap;

scale_local = controlParams.scale_local;

Cr_local = controlParams.Cr_local;

alpha = controlParams.alpha;

Cr_global = controlParams.Cr_global;

bounceBack = controlParams.bounceBack;

enter = 0;

if(shelterNum>0)

S_corner = shelterCaps(shelterIndex);

R = MO_calculateEnterProbability(theta, S_corner, indNumberInShelter,NOBJ); % size(R) = 1*1

r = rand();

if(r<R)

enter = 1;

shelterIndexes(indIndex) = shelterIndex; %decide to enter;

end

if(enter == 0)

[newCockroach, newFitness, userObj] = MO_globalSearch(bounds, types, indIndex, dimension, popSize, swarm, swarmFitnesses, funcName_adjustInd, funcName_fitness, alpha, Cr_global, bounceBack, userObj);

CounterFES = userObj.CounterFES; %% here newFitness is a 1*NOBJ matrix;

swarm(indIndex, :) = newCockroach;

S = swarm(indIndex, :);

swarmFitnesses(indIndex,:) = newFitness; %% is a 1*NOBJ matrix

P = swarmFitnesses(indIndex,:);

else