基于差分进化算法的微电网调度研究（Matlab代码实现）

news2024/12/26 11:46:13

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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

全球能源枯竭和环境污染的日益加重，如何提高能源利用率和减少污染排放一直是关键问题，为解

决当前的微电网问题提供了新思路。微电网是一种新型的分布式能源组织结构，被视为整合可再生能源的有效平台，使可再生能源系统接入配电网更加便捷，提高能源利用率，减少污染物排放，实现分布式发电供负荷一体化运行。目前国内外学者对微电网进行了大量的研究，也取得了较大的突破。季颖等［３］提出采用一种深度学习的方法对微电网进行调度，建立以成本最小为目标函数，通过实例仿真验证所提方法的有效性。单新文等［４］采用改进粒子群算法对蓄电池的剩余电量进行优化求解，从而整体上提高能源的利用率。林永君等［５］提出一种含多微网的主配电网分布式双层优化调度方法，上层以网损最小为目标函数，下层以经济和环保为目标函数。陈汝科等［６］以经济成本最小为目标函数，建立数学模型，采用改进内部搜索算法求解。李海涛等［７］在考虑功率平衡和各微电源功率约束条件下，采用改进的粒子群对目标函数求解，最后通过实例验证改进粒子群算法的有效性。

差分进化算法( differential evolution algorithm，DE)1]是1997年由 Rainer Storn和 KennethPrice 提出的。该算法相对于遗传算法而言,参数少﹐计算相对简便﹐被广泛应用于电力优化调度问题,其主要过程包括初始化、变异、交叉、选择和终止5个步骤。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 费用计算
% 计算燃料电池、微型燃气轮机、小型内燃机燃料成本
F_FuelCost= sum(x(1:24))*data.parameter(3,4)*data.c+sum(x(25:48))*data.parameter(4,4)*data.c+sum(x(49:72))*data.parameter(5,4)*data.c;

% 计算设备运行成本
F_YunweiCost=data.parameter(1,3)*sum(data.PV)+data.parameter(2,3)*sum(data.WT)+data.parameter(3,3)*sum(x(1:24))+data.parameter(4,3)*sum(abs(x(25:48)))+data.parameter(5,3)*sum(x(49:72))+data.parameter(6,3)*sum(abs(x_BT));

% 计算污染物成本
F_PollutionCost=sum(data.pollution(:,1).*data.pollution(:,2).*sum(x(1:24)))+sum(data.pollution(:,1).*data.pollution(:,4).*sum(x(25:48)))+sum(data.pollution(:,1).*data.pollution(:,3).*sum(x(49:72)))+sum(data.pollution(:,1).*data.pollution(:,5).*sum(x(73:96)));

% 大电网交互成本
Grid=x(73:end);
tempa=find(Grid>0);
tempb=find(Grid<0);

F_GridChange= sum(Grid(tempa).*data.Price(tempa))+sum(Grid(tempb).*data.Price(tempb));