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1用matlab编写的经典电力系统经济调度程序 2Matlab+ YALMIP +CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题 3智能微电网PSO优化算法。比较全,推荐下载。 4微电网多目标调度,运用改进的多目标粒子群算法进行计算,里面包含经济等三个目标函数设置 5可以参考粒子群综合能源系统优化的matlab实现 6三目标微网调度,含经济调度,环境友好调度,优化调度 7利用智能算法对微网中的分布式电源进行最优调度实现配电网稳定运行 8在matlab中通过yalmip平台调用cplex求解器,可用于求解MILP问题,适合于综合能源系统优化求解 9在微电网中综合考虑经济和环境两个目标,以各微源的运行上下限为约束条件,采用粒子群算法在matlab环境下进行了仿真,最后给出了微网各微源的最优机组组合方式和最佳电能交易计划。
部分资源的代码展示:
clear
clc
format long;
%初始化条件****************************************
%微型燃气轮机最大功率
MTMaxPower=5;
%微型燃气轮机最小功率
MTMinPower=1;
%电网输入微网最大功率
GridMaxImportPower=250;
%电网输入微网最小功率
GridMinImportPower=10;
%储能最大放电功率
StorageMaxDischargingPower=150;
%储能最大充电功率
StorageMaxChargingPower=-100;
Max_Dt=300;%最大迭代次数300
D=72;%搜索空间维数(未知数个数)
N=600;%粒子个数600
w_max=0.9;
w_min=0.4;
v_max=2;
s=1;
%初始化种群个体(位置和速度)***********************
for i=1:N
for j=1:72
% v(i,j)=randn;
v(i,j)=0.0;
if j<25
x(i,j)=MTMinPower+rand()*(MTMaxPower-MTMinPower);
elseif j>24&&j<49
x(i,j)=GridMinImportPower+rand()*(GridMaxImportPower-GridMinImportPower);
elseif j>48&&j<73
x(i,j)=StorageMaxChargingPower+rand()*(StorageMaxDischargingPower-StorageMaxChargingPower);
end
end
end
%计算各个粒子的适应度,并初始化Pi和Pg****************
for i=1:N
p(i)=fitness(x(i,:),s);
y(i,:)=x(i,:);%每个粒子的个体寻优值
end
Pbest=fitness(x(1,:),s);
pg=x(1,:);%Pg为全局最优
for i=2:N
if fitness(x(i,:),s)<fitness(pg,s)
Pbest=fitness(x(i,:),s);
pg=x(i,:);%全局最优更新
end
end
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