1 主要内容

该程序复现《基于需求侧家庭能量管理系统用电优化研究》中第三章模型，题目是《基于分时电价和蓄电池控制策略用电优化研究》，该部分整体的思路参考文献《基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化》，程序采用改进粒子群算法（小生境+混沌）对家庭能源系统进行优化调度，主要涉及多种电器如洗衣机、饮水机、洗碗机、热水器、电饭煲、消毒柜等，同时强调了分时电价下家庭储能的优化策略，以及空调的温控功能和电动汽车充放电功能，整体复现效果很好（详见第三部分结果图）！程序运行环境为matlab。

温控负荷模型

蓄电池模型

2 部分代码

 %%改进粒子群算法
clear all
clc
tic
%%参数设置
maxgen=100;       %迭代次数
sizepop=1000;       %种群大小
c=1.49445;       %速度更新参数，c1=c2
wmax=0.9;           %惯性权重
wmin=0.4;

vmax=[0.01.*ones(1,124) ones(1,16)];    %速度上限
vmin=[-0.01.*ones(1,124) -ones(1,16)]; %速度下限
dim=140;       %变量维数
P_buy=[0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.45 0.45 0.45 0.45 0.45 0.45 0.45 0.45 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.3 0.3 0.3 0.3];
P_sell=0.42*ones(1,48);
Pload=[0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.27 0.27 4.25 4.25 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 2.35 2.35 0.37 0.37 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 5.56 5.56 3.37 3.37 0.37 0.37 0.37 0.37 0.37 0.37 0.17 0.17 0.17 0.17];
Pv=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0.5 0.8 1.1 1.5 1.7 2 2.1 2.3 2.4 2.6 2.9 2.3 2.26 2.2 2.17 2 1.7 1.5 1.2 1 0.3 0.5 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
Tout=[21 20.5 20 19.5 19 18.5 18 18 18 18.5 19 19.5 20 21 22 23 24 24.5 25 26 27 27.5 28 29 30 30.5 31 31 31 30 29 28.5 28 27.5 27 26.5 26 25.5 25 24.5 24 23.5 23 22.5 22 22 22 21.5];
%%%%%%%
wh=(wmax+wmin)/2;
%%%%%%%%%

%%初始化种群

for i=1:sizepop
    pop(i,1:dim)=rand(1,dim).*(popmax-popmin)+popmin; 
    pop(i,1:96)=round(pop(i,1:96));
    pop(i,125:140)=round(pop(i,125:140));
      for vi=1:140
            if pop(i,vi)>popmax(vi)
                pop(i,vi)=popmax(vi);
            elseif pop(i,vi)计算适应度值
    pop(i,:)=fa_soc(pop(i,:));
%    pop(i,1:96)=round(pop(i,1:96));
%     pop(i,125:140)=round(pop(i,125:140));
fitness(i) =mg_fit(pop(i,:));
end
%%%%
detaf=0;
f=zeros(sizepop,1);

%zuixiaosherngjing deta
shengjing=sum((popmax-popmin).^2);