微电网优化MATLAB:火鹰优化算法（Fire Hawk Optimizer，FHO）求解微电网优化（提供MATLAB代码）

一、火鹰优化算法FHO

火鹰优化算法（Fire Hawk Optimizer，FHO）由Mahdi Azizi等人于2022年提出，该算法性能高效，思路新颖。

单目标优化：火鹰优化算法（Fire Hawk Optimizer，FHO）求解cec2020（提供Matlab代码）-CSDN博客

参考文献：

[1]Azizi, M., Talatahari, S. & Gandomi, A.H. Fire Hawk Optimizer: a novel metaheuristic algorithm. Artif Intell Rev (2022). https://doi.org/10.1007/s10462-022-10173-w：

二、微网系统运行优化模型

微电网是由分布式能源、储能装置、保护装置和负载等组成的一个小型电网系统。它可以作为一个独立的整体运行，既可以与大电网联网运行，也可以在电网故障或按需求主动与大电网断开孤岛运行。微电网主要分为三种类型：直流微电网、交流微电网和交直流混合微电网。

直流微电网是一种以直流为主要电力传输方式的微电网系统。它具有以下优点：
1. 高效性：直流微电网中的分布式能源和负载之间的能量转换效率高，能够减少能量损耗。
2. 灵活性：直流微电网可以根据需求灵活地调整能源的供应和负载的消耗，提高能源利用效率。
3. 可靠性：直流微电网可以在电网故障时断开与大电网的连接，实现自主供电，提高电力供应的可靠性。
4. 可持续性：直流微电网可以集成可再生能源和储能装置，实现可持续能源的利用和存储。

微电网优化是指通过优化微电网的运行策略和控制算法，以实现微电网的高效、可靠和经济运行。在微电网中，通过合理调度和控制微电源、负荷和储能系统，可以最大限度地提高能源利用效率，降低能源成本，减少对传统电网的依赖，提高供电可靠性。

微电网优化的目标通常包括以下几个方面：
1. 能源优化：通过合理调度微电源和储能系统，使得微电网能够以最低的能源成本满足负荷需求。
2. 系统稳定性优化：通过控制微电源和储能系统的运行状态，保持微电网的电压和频率在合理范围内，确保系统的稳定运行。
3. 经济性优化：通过合理配置微电源和储能系统的容量和数量，使得微电网的建设和运行成本最小化。
4. 可靠性优化：通过合理配置微电源和储能系统的冗余度，提高微电网的供电可靠性，降低故障对系统的影响。

为了实现微电网优化，可以采用各种优化算法和控制策略，例如遗传算法、粒子群算法、模糊控制等。这些算法和策略可以根据微电网的具体情况和优化目标进行选择和调整。

本文微电网优化模型介绍：

微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客

三、火鹰优化算法FHO求解微电网优化

（1）部分代码

close all;
clear ;?
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=5000; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=FHO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);


%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'r-','linewidth',2);
legend('FHO');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')

（2）部分结果

四、完整MATLAB代码