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⛄ 内容介绍

以总成本最小为目标,构建光伏、储能、电动车、电网交互的微电网优化模型,使用MATLAB软件及粒子群算法进行求解,得出其供电构成及成本数据,通过仿真结果分析,验证了算法及优化调度策略的有效性.

⛄ 部分代码

function Y=fitnessEcoVir(cfx,grid,xdccl,buy,sub,sell,PV)

XU = 0;

BT=0;

SELL=0;

BUY=0;


for i = 1:24

%计算传进来大电网、蓄电池、柴油机和买卖电价和惩罚项的成本

 if grid(i)>0

        BUY=BUY+buy(i)*grid(i);

 elseif grid(i)<0

     SELL=SELL+sell(i)*grid(i);

 end

        XU=XU+abs(xdccl(i))*0.15;  %蓄电池

        BT=BT+sub(i)*PV(i);%光电补贴

           end

Y =SELL-BT+BUY+XU+abs(cfx); %总支出

end

⛄ 运行结果

【微电网优化】基于粒子群优化算法的微电网调度(光伏、储能、电动车、电网交互)附Matlab代码_优化算法

【微电网优化】基于粒子群优化算法的微电网调度(光伏、储能、电动车、电网交互)附Matlab代码_粒子群算法_02

【微电网优化】基于粒子群优化算法的微电网调度(光伏、储能、电动车、电网交互)附Matlab代码_粒子群算法_03

⛄ 参考文献

[1]王蒙. 基于粒子群算法的微电网优化调度研究[J]. 宁夏师范学院学报, 2019, 40(10):6.

[2]窦春霞, 姚江松, 岳东. 基于粒子群优化算法的微电网优化调度方法:, CN108695903A[P]. 2018.

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