基于布谷鸟优化算法(CS)在微电网优化中的应用研究（Matlab代码实现）

news2024/11/22 9:50:07

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

Yang 等提出了一种新型智能优化算法：布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm，CSA)[1]，该算法

具有参数设置少、收敛速度快、全局搜索性能强等优点，一些研究结果也证明它比遗传算法、粒子群算法、萤火虫算法具有更高寻优性能[2]。这使得CSA 一经提出就被广泛应用到诸多领域，如多目标优化[3]、工程设计[4]、神经网络训练[5]以及计算机网络[6]等。然而，CSA 作为一种新型的智能优化算法，研究尚处于初始阶段，全局搜索性能与局部寻优精度还需不断改善[7]。文献[8]通过对莱维飞行搜索机制的步长进行改进，来提高算法的搜索性能。文献[9]将布谷鸟算法和 Powell 搜索算法有机结合，提出了一种基于 Powell 局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法。文献[10]通过自适应调整步长因子，来提高布谷鸟搜索算法的局部与全局搜索能力和收敛速度。

微电网含有多种类型的分布式电源，其负荷优化调度是一个典型的多变量、多约束的多目标优化

问题，应用常规的数学优化方法很难精确快速的求解。如何建立合理的微电网优化运行模型并精确、快速的求解一直是许多学者致力于解决的问题之一。文献[11]综合考虑经济成本、环境效益后建立了优化调度模型，并提出了一种改进的万有引力优化算法进行寻优，取得了不错的效果。文献[12]综合考虑了微网各电源的运行维护费用、燃料费用以及购售电费用后建立了冷热电联供型微电网数学模型，并采用改进粒子群算法对微电网进行了优化调度。文献[13]建立了微网数学模型，将一种改进自适应萤火虫算法用于其优化运行，取得了不错的效果。文献[14]在同时考虑有功出力，无功出力以及制热收益的基础上构造了热电联产型微网多目标经济调度模型，运用最大模糊满意度法将多目标问题转化为单目标优化问题，并采用改进遗传算法对其进行了求解。

布谷鸟搜索算法是受布谷鸟寄生孵育雏鸟的生物现象启发而设计出的一种基于莱维飞行搜索机制的优化算法，鸟巢位置按如下搜索方式进行更新：

📚2 运行结果

部分代码：

function [Result,BestIterValue]=CS(Popsize,SearchDimension,SearchScope,IterationMax,data,x_BT)

CR=0.5;%awareness probability
F=2;
l=SearchScope(:,1);%lower bound of parameters
u=SearchScope(:,2);%upper bound of parameters

x=init(l,u,Popsize,SearchDimension); % initialization function

xn=x;
ft=zeros(1,Popsize);
for i=1:Popsize
[ft(i)]=fitness(xn(i,:),x_BT,data); % fitness function evaluation
end
[row,column]=min(ft);
GbestValue=row;
Gbest=x(column,:);
% % 记录最优状态的分布式能源状态信息
% BestState=state(column+1);
% BestState.x=Gbest;

mem=x;
fit_mem=ft;
xnew=zeros(size(x));

BestIterValue=zeros(1,IterationMax);
for t=1:IterationMax
clc
disp('--------------------------------------------------')
disp(['当前进度：',num2str(t),' / ',num2str(IterationMax)])
disp(['总进度：',num2str(2),' / 4'])