微电网优化：基于肝癌算法(Liver Cancer algorithm, LCA)的微电网优化（提供MATLAB代码）

news2024/11/19 8:37:17

一、微电网优化模型

微电网是一个相对独立的本地化电力单元，用户现场的分布式发电可以支持用电需求。为此，您的微电网将接入、监控、预测和控制您本地的分布式能源系统，同时强化供电系统的弹性，保障您的用电更经济。您可以在连接到电网或断开电网连接状态下使用微电网。当电网停限电或用电成本过高时，微电网会自动响应。微电网控制系统可实现对发电、储电和用电的综合管理调度。与电网在集中式发电厂发电，然后沿着发-输-配-变-用的单向能量传递不同，微电网重点关注用户本地的分布式发电系统。对于发电，微电网通常使用光伏、柴油发电机和风机等可再生能源的组合。微电网可以结合储能系统来储存电力，通过智慧储能调度策略在停电或电网需求高峰时进行充放电操作。

参考文献：

[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7

二、算法简介

肝癌算法(Liver Cancer algorithm, LCA)模拟肝肿瘤的生长和接管过程。它使用进化搜索方法，模拟肝脏肿瘤在接管肝脏器官时的行为。肿瘤复制和扩散到其他器官的能力激发了该算法的灵感。LCA算法是利用遗传算子和基于随机对立的学习（ROBL）策略开发的，可以有效地平衡局部和全局搜索并探索搜索空间。

参考文献：

Houssein EH, Oliva D, Samee NA, Mahmoud NF, Emam MM. Liver Cancer Algorithm: A novel bio-inspired optimizer. Comput Biol Med. 2023 Oct;165:107389. doi: 10.1016/j.compbiomed.2023.107389. Epub 2023 Aug 30. PMID: 37678138.

三、部分代码

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=1000; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=LCA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'m-','linewidth',2);
legend('LCA');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')
saveas(gca,'1.jpg');