基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: 本课题基于MATLAB2022a开发,利用遗传算法(GA)优化风光储微电网的削峰填谷能量管理。系统通过优化风力发电、光伏发电及储能系统的充放电策略,实现电力供需平衡,降低运行成本,提高稳定性与经济效益。仿真结果无水印展示,核心程序涵盖染色体编码、适应度计算、选择、交叉、变异等遗传操作,最终输出优化后的功率分配方案。削峰填谷技术可减少电网压力,提升可再生能源利用率,延长储能设备寿命,为微电网经济高效运行提供支持。

1.课题概述
基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真。通过遗传算法优化风光储微电网的充放电控制过程,然后达到削峰填谷的能量管理目标。

2.系统仿真结果
(完整程序运行后无水印)

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3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

```while gen < MAXGEN;
gen
Pe0 = 0.99;
pe1 = 0.01;

  FitnV=ranking(Objv);    
  Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
  Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
  Selch=mut( Selch,pe1);   
  phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   

  for a=1:1:NIND  
      X      = phen1(a,:);
      %计算对应的目标值
      [epls] = func_obj(X);
      Ee     = epls;
      JJ(a,1)= Ee;
  end 

  Objvsel=(JJ);    
  [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
  gen=gen+1; 
  %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
  Error(gen) = mean(JJ);
AI 代码解读

end

figure;
plot(Error,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('适应度函数的优化过程');

figure;
plot(1./Error,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('微网运行日收益函数-公式1的优化过程');

[fitness,Socopt,Pbessopt,pbnewopt,Pbess2] = func_objoutput(X);
save R.mat

```

4.系统原理简介
风光储微电网是一种将风力发电、光伏发电以及储能系统集成在一起的小型电力系统,能够在并网或孤岛模式下运行。风力发电利用风力驱动风力发电机产生电能;光伏发电通过光伏效应将太阳能转换为电能;储能系统则用于存储多余的电能,起到平滑功率波动、提供备用电源等作用。

4.1 削峰填谷的基本概念与意义
概念:削峰填谷是指在电力需求较高的峰值时段,减少电网的供电压力,而在电力需求较低的谷值时段,储存多余的电能,以达到平衡电力供需、提高电力系统稳定性和运行效率的目的。

   意义:对于微电网来说,削峰填谷可以降低微电网对大电网的依赖,减少购电成本;同时,能够提高微电网内分布式电源的利用效率,延长储能设备的使用寿命,对微电网的经济、稳定运行具有重要意义。
AI 代码解读

4.2 GA优化
优化目标的确定:根据微电网的实际需求和运行特点,确定削峰填谷的优化目标。除了前面提到的最小化运行成本外,还可以考虑其他目标,如最小化功率波动、最大化可再生能源的利用率等。这些目标可以单独作为优化目标,也可以通过设置权重系数将多个目标组合成一个综合目标函数。

  在实际开发过程中,将问题的解空间转换为遗传算法可以处理的染色体编码空间。在风光储微电网削峰填谷能量管理系统中,染色体可以表示为各时段风力发电、光伏发电、储能系统的功率输出以及充放电状态等决策变量的组合。
AI 代码解读

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