【电力系统】基于YALMIP 的微网（光伏+风电+蓄电池+微电网+柴油机）优化调度模型附matlab代码

news2024/11/16 12:49:40

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⛄ 内容介绍

⛄ 部分代码

%% 请先确保YALMIP工具箱和CPLEX正确安装,MATLAB导入对应文件，否则无法运行程序！！

%% 初始化

clc;

clear all;close all;

%yalmip;

%Cplex;

%% 各变量及常量定义

%------------------------变量定义-----------------------%

Pw=sdpvar(1,24,'full'); %风机出力

Ppv=sdpvar(1,24,'full');%光伏出力

Pbat=sdpvar(1,24,'full');%蓄电池出力

% Pde=sdpvar(1,24,'full');%柴油机组出力

Pnet=sdpvar(1,24,'full');%交换功率

Pbuy=sdpvar(1,24,'full');%从电网购电电量

Psell=sdpvar(1,24,'full');%向电网售电电量

Temp_net=binvar(1,24,'full'); % 购|售电标志

Temp_cha=binvar(1,24,'full'); %充电标志

Temp_dis=binvar(1,24,'full'); %放电标志

Temp_static=binvar(1,24,'full'); %电池静置标志

% Temp_de=binvar(1,24,'full'); %柴油机发电标志

Pcha=sdpvar(1,24);

Pdis=sdpvar(1,24);

Constraints = [];

%-------------------------常量定义-----------------------%

Load=[88.24 83.01 80.15 79.01 76.07 78.39 89.95 128.85 155.45 176.35 193.71 182.57 179.64 166.31 164.61 164.61 174.48 203.93 218.99 238.11 216.14 173.87 131.07 94.04];

%风机预测出力

Pw=[66.9 68.2 71.9 72 78.8 94.8 114.3 145.1 155.5 142.1 115.9 127.1 141.8 145.6...

145.3 150 206.9 225.5 236.1 210.8 198.6 177.9 147.2 58.7];

%光伏预测出力

Ppv=[0 0 0 0 0.06 6.54 20.19 39.61 49.64 88.62 101.59 66.78 110.46 67.41 31.53...

50.76 20.6 22.08 2.07 0 0 0 0 0];

%分时电价

C_buy=[0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.53 0.53 0.53 0.82 0.82...

0.82 0.82 0.82 0.53 0.53 0.53 0.82 0.82 0.82 0.53 0.53 0.53];

C_sell=[0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.42 0.42 0.42 0.65 0.65...

0.65 0.65 0.65 0.42 0.42 0.42 0.65 0.65 0.65 0.42 0.42 0.42];

%储能电池参数定义

Ebattery = 300;

soc0 = 0.5;

socmin = 0.3;

socmax = 0.95;

Pcs = 40 ;

POWER = 160 ;

figure;

plot(Load ,'r-*','LineWidth',1.5);

axis([1 24 0 240]) ;

xlabel('时间(h)','FontSize',14);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:40:240));

ylabel('功率(kw)','FontSize',14);

hold on;

plot(Pw ,'g-d','LineWidth',1.5);

axis([1 24 0 240]) ;

xlabel('时间(h)','FontSize',14);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:40:240));

ylabel('功率(kw)','FontSize',14);

hold on;

plot(Ppv ,'b-o','LineWidth',1.5);

axis([1 24 0 240]) ;

xlabel('时间(h)','FontSize',14);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:40:240));

ylabel('功率(kw)','FontSize',14);

legend('电负荷','风机预测出力','光伏预测出力');

%% 约束

for k = 1:24

Constraints = [Constraints, -POWER<=Pnet(1,k)<=POWER,0<=Pbuy(1,k)<=POWER, -POWER<=Psell(1,k)<=0]; %主网功率交换约束，不大于160kW

Constraints = [Constraints,Pnet(1,k)+Pw(1,k)+Ppv(1,k)==Load(1,k)+Pbat(1,k)]; %功率平衡约束，电网+风电+光伏 = 负载 + 电池充电

Constraints = [Constraints, implies(Temp_net(1,k),[Pnet(1,k)>=0,Pbuy(1,k)==Pnet(1,k),Psell(1,k)==0])]; %购电情况约束 Pnet>0是购电，Pnet<0是售电电，

Constraints = [Constraints, implies(1-Temp_net(1,k),[Pnet(1,k)<=0,Psell(1,k)==Pnet(1,k),Pbuy(1,k)==0])]; %售电情况约束

%----------------------蓄电池约束--------------------%

% sum_bat=zeros(1,24);

Constraints = [Constraints, -Pcs<=Pbat(1,k)<=Pcs,0<=Pcha(1,k)<=Pcs,-Pcs<=Pdis(1,k)<=0];%电池充放电约束,PCS功率是40kW

Constraints = [Constraints, implies(Temp_cha(1,k),[Pbat(1,k)>=0,Pcha(1,k)==Pbat(1,k),Pdis(1,k)==0])];%充电情况约束

Constraints = [Constraints, implies(Temp_dis(1,k),[Pbat(1,k)<=0,Pdis(1,k)==Pbat(1,k),Pcha(1,k)==0])];%放电情况约束

Constraints = [Constraints, implies(Temp_static(1,k),[Pbat(1,k)==0,Pdis(1,k)==0,Pcha(1,k)==0])];%静置情况约束

Constraints = [Constraints,Temp_cha(1,k)+Temp_dis(1,k)+Temp_static(1,k)==1];

% sum_bat(1,k+1)=sum_bat(1,k)+Pcha(1,k)+Pdis(1,k);%计算SOC

Constraints=[Constraints,Ebattery*(socmin - soc0)<=sum(Pdis(1,1:k)+Pcha(1,1:k))<=Ebattery*(socmax - soc0)] ;%SOC约束，电池容量300kwh，初始S0C为0.4，0.3<=SOC<=0.95

end

Constraints=[Constraints,sum(Pdis+Pcha)==0] ;%ST=S0，始末SOC相等约束

%% 目标函数

F=0;

%------------------总费用--------------------%

for k = 1:24

F = F + 0.52*Pw(:,k)+0.72*Ppv(:,k)+C_buy(:,k)*Pbuy(:,k)+C_sell(:,k)*Psell(1,k)+0.2*Pdis(1,k);

end

ops=sdpsettings('solver', 'cplex');%参数指定程序用cplex求解器

optimize(Constraints,F,ops);

disp(['总费用=']);value(F)

%% 画图