基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度附Matlab代码

简介: 基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统

⛄ 内容介绍

为了解决现有冷热电联供型综合能源系统大多只单一考虑系统机组投资成本或系统环境污染,影响系统整体优化运行的问题,以系统经济性和环保性为目标,对冷热电联供系统进行研究分析。构建含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机等机组 的冷热电联供系统优化模型并建立约束条件。结果表明粒子群算法能够同时兼顾系统的经济性和环保性,使系统运行更加优化,为之后的能源供给系统的规划提供前期依据。

⛄ 部分代码

classdef Repository

   properties

       swarm

       rep_size

       Grid

       grid_size

       alpha

       beta

       gamma

   end

   

   methods

       function obj = Repository(swarm,rep_size,grid_size,alpha,beta,gamma)

           if nargin>0

               obj.rep_size = rep_size;

               swarm = Particle.updateDomination(swarm);

               obj.swarm = swarm(~[swarm.isDominated]);

               obj.grid_size=grid_size;

               obj.alpha=alpha;

               obj.beta = beta;

               obj.gamma = gamma;

               obj.Grid=obj.grid();

               for i = 1:length(obj.swarm)

                   obj.swarm(i) = obj.swarm(i).updateGridIndex(obj.Grid);

               end

           end

       end

       function Grid = grid(obj)

           C = vertcat(obj.swarm.cost);

           cmin = min(C,[],1);

           cmax = max(C,[],1);

           dc = cmax - cmin;

           cmin = cmin - obj.alpha * dc;

           cmax = cmax + obj.alpha * dc;

           nObj = size(C,2);

           empty_grid.LB = [];

           empty_grid.UB = [];

           Grid = repmat(empty_grid,nObj,1);

           for j = 1:nObj

               cj = linspace(cmin(j),cmax(j),obj.grid_size+1);

               Grid(j).LB = [-inf, cj];

               Grid(j).UB = [cj, +inf];

           end

       end

       function leader = SelectLeader(obj)

           GI = [obj.swarm.GridIndex];

           OC = unique(GI);

           N = zeros(size(OC));

           for k = 1:length(OC)

               N(k) = length(find(GI==OC(k)));

           end

           P = exp(-obj.beta*N);

           P = P/sum(P);

           sci = Repository.RouletteWheelSelection(P);

           sc = OC(sci);

           SCM = find(GI==sc);

           smi = randi([1 length(SCM)]);

           sm = SCM(smi);

           leader = obj.swarm(sm);

       end

       function obj = DeleteOneRepMemebr(obj)

           GI=[obj.swarm.GridIndex];

           OC=unique(GI);

           N=zeros(size(OC));

           for k=1:length(OC)

               N(k)=length(find(GI==OC(k)));

           end

           P=exp(obj.gamma*N);

           P=P/sum(P);

           sci=Repository.RouletteWheelSelection(P);

           sc=OC(sci);

           SCM=find(GI==sc);

           smi=randi([1 length(SCM)]);

           sm=SCM(smi);

           obj.swarm(sm)=[];

       end

       function obj = update(obj,swarm)

           swarm = Particle.updateDomination(swarm);

           obj.swarm = [obj.swarm,swarm(~[swarm.isDominated])];

           obj.swarm = Particle.updateDomination(obj.swarm);

           obj.swarm = obj.swarm(~[obj.swarm.isDominated]);

           obj.Grid=obj.grid();

           for i = 1:length(obj.swarm)

               obj.swarm(i) = obj.swarm(i).updateGridIndex(obj.Grid);

           end

           Extra=length(obj.swarm)-obj.rep_size;

           for e=1:Extra

               obj=obj.DeleteOneRepMemebr();

           end

       end

   end

   methods (Static)

       function i = RouletteWheelSelection(P)

           i = find(rand<=cumsum(P),1,'first');

       end

   end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李海平, 齐卓砾, 胡君朋. 基于FFT-DBN的行星齿轮箱齿面磨损故障智能判定方法研究[J]. 测控技术, 2020, 39(12):6.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
1天前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
1天前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
1天前
|
算法 计算机视觉
基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型,新帧与模型比较,提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例,展示从读取视频到结果显示的流程。最后,结果保存在Result.mat文件中。
|
1天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
9 1
|
1天前
|
存储 算法 数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
|
1天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
15 1
|
1天前
|
算法 调度
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
|
1天前
|
运维 算法
基于改进遗传算法的配电网故障定位(matlab代码)
基于改进遗传算法的配电网故障定位(matlab代码)
|
1天前
|
算法 调度
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)

热门文章

最新文章