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⛄ 内容介绍
面对全球环境污染和能源危机的双重压力,世界各国将焦点转向太阳能、风能等清洁可再生能源。微电网是组织和利用可再生能源发电的重要途径之一。本文以微电网的能量优化调度为研究对象,建立了微电网能量优化调度模型,采用粒子群优化算法对模型进行了求解,并构造实际的微电网平台对研究成果进行设计与实现。
⛄ 部分代码
clear
clc
close all
format long;
%初始化条件****************************************
a=zeros(24,2);
b=zeros(24,2);
%处理数据，将数据变为24h的
shu3=xlsread('9月数据.xlsx','B3:C290'); %可为3月、6月、9月、12月
for n=0:23
d=0;
e=0;
for i=(1+n*12):(12*(n+1))
d=d+shu3(i,1)/12;
e=e+shu3(i,2)/12;
a(n+1,1)=d;
a(n+1,2)=e;
end
end
Pload=a(:,1);
PV=a(:,2);
Ploadav=mean(Pload);
Pemax=5000;
Pemin=-5000;
EMAX=15000;
EMIN=5000;
nc=0.9;
nd=0.9;
pricegu=0.4;
priceping=0.7;
pricefeng=1.1;
Costess=740;
pcess=0.3;
% Pemax=input('请输入配置储能最大功率/kW：（默认值为5000）\n');
% Pemin=-Pemax;
% EMAX=input('请输入配置储能最大容量/kWh：（默认值为15000）\n');
% EMIN=input('请输入配置储能最小容量/kWh：（默认值为5000）\n');
% nc=input('请输入充电效率：（默认值为0.9）\n');
% nd=input('请输入放电效率：（默认值为0.9）\n');
% pricegu=input('请输入谷时电价：（默认值为0.4）\n');
% priceping=input('请输入平时电价：（默认值为0.7）\n');
% pricefeng=input('请输入峰时电价：（默认值为1.1）\n');
% Costess=input('请输入储能配置价格/(元/kWh)：（默认值为740）\n');
% pcess=input('请输入调峰补偿价格/(元/kWh)：（默认值为0.3）\n');
Pesscha=zeros(1,24);
Pessdis=zeros(1,24);
soc=zeros(1,24);
soc(1)=0.5;
Max_Dt=2000;%最大迭代次数
D=25;
N=2000;
w_max=0.9;
w_min=0.3;
v_max=4.5;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 程宇旭. 基于改进粒子群算法的微电网能量优化调度研究及实现[D]. 中南大学, 2014.
[2] 陆立民, 褚国伟, 张 涛,等. 基于改进多目标粒子群算法的微电网储能优化配置[J]. 电力系统保护与控制, 2020, 48(15):9.
[3] 王鑫, 陈祖翠, 卞在平,等. 基于粒子群优化算法的智慧微电网风光储容量优化配置[J]. 华电技术, 2022(006):044.
[4] 杨宇昕. 基于粒子群算法微电网优化运行研究[D]. 沈阳工程学院.
[5] 刘琳. 基于改进粒子群优化算法的微电网经济调度研究[J]. 上海电气技术, 2020, 13(2):5.
