基于多目标粒子群算法的风、光、储能、柴油机、电网交互燃汽轮机微电网优化调度附Matlab代码

简介: 基于多目标粒子群算法的风、光、储能、柴油机、电网交互燃汽轮机微电网优化调度附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        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 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

function result=fitness(x,k)global PV;global WT;global P_load;global R_load;global L_load;global G_price;global C_grid_sell;%卖电电价gas_price=0.175;  %气价nGT_e=0.29; %燃气轮机转化效率nGT_h=0.61;nGB_h=0.85; %热锅炉的热效率nGE_e=0.35; %天燃气内燃机转化效率nGE_h=0.7;COP_EC=5; %电制冷机的制冷效率COP_AC=1.2;%吸收制冷机的制冷效率n_hs=0.9;    %余热回收系统的效率n_hr=0.85;   %换热器的效率for j=1:120     if j<25           PGT(j)=x(j);                   elseif j>24&&j<49          PGB(j-24)=x(j);                 elseif j>48&&j<73           PGE(j-48)=x(j);        elseif j>72&&j<97           PEC(j-72)=x(j);           elseif j>96          Grid(j-96)=x(j);             endendPGTe=PGT*nGT_e;   %燃气轮机转化PGTh=PGT*nGT_h;PGBh=PGB*nGB_h;   %热锅炉转化PGEe=PGE*nGE_e;   %天燃气内燃机转化PGEh=PGE*nGE_h;PE= PV'+WT'+ Grid+PGTe+PGEe-PEC;  %电网总出力P_hs=(PGEh+PGTh)*n_hs+PGBh;  %余热回收系统的热量P_hr=P_hs*n_hr;  %过换热器提高的热量  总热量Q_AC=P_hs*COP_AC;   %吸收制冷机的冷量Q_EC=PEC*COP_EC;    %电制冷机的冷量Q_all=Q_AC+Q_EC;  %总冷量sum_delt_P=0;sum_delt_R=0;sum_delt_L=0;delt_P=(P_load-PE);delt_R=(R_load-P_hr);delt_L=(L_load-Q_all);sum_delt_P=sum(delt_P);sum_delt_R=sum(delt_R);sum_delt_L=sum(delt_L);BT1=delt_P;BT2=delt_R;BT3=delt_L;SOC=0;  dsoc=0;for i=1:24    SOC=SOC+BT1(i);    if SOC>1000        dsoc=dsoc+(SOC-1000);    end    if SOC<-1000        dsoc=dsoc+abs((SOC+1000));    end                endr1=0;r2=0;r3=0;if(sum_delt_P<2000)   r1=1.0;elseif(sum_delt_P>2000&&sum_delt_P<=3000)   r1=5;elseif(sum_delt_P>3000&&sum_delt_P<=4000)   r1=10;elseif(sum_delt_P>4000&&sum_delt_P<=6000)   r1=100;else   r1=1000;endif(sum_delt_R<1000)   r2=1.0;elseif(sum_delt_R>1000&&sum_delt_R<=2000)   r2=5;elseif(sum_delt_R>2000&&sum_delt_R<=3000)   r2=10;elseif(sum_delt_R>3000&&sum_delt_R<=4000)   r2=20;else   r2=1000;endif(sum_delt_L<3000)   r3=1.0;elseif(sum_delt_L>3000&&sum_delt_L<=4000)   r3=5;elseif(sum_delt_L>4000&&sum_delt_L<=8000)   r3=10;elseif(sum_delt_L>8000&&sum_delt_L<=10000)   r3=50;else   r3=2000;endC_all=0;for i=1:24    C_PEC(i)= G_price(i)*PEC(i);  %电制冷机买电成本    if  Grid(i)>0   C_grid(i)= G_price(i)*Grid(i); %电网购电成本    else    C_grid(i)= C_grid_sell*Grid(i);%电网售电收益    endendC_all=gas_price*(sum( PGT)+sum( PGB)+sum( PGE))+sum( C_grid)++sum( C_PEC)+0.8*sum(abs(BT1)+abs(BT2)+abs(BT3));%  result=C_all+r1*sum_delt_P+r2*sum_delt_R+r3*sum_delt_L;result=C_all+10*dsoc;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献


⛳️ 完整代码

❤️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
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
226 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
142 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
111 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
4月前
|
机器学习/深度学习
基于IEEE30电网系统的停电规模评价系统matlab仿真,对比IEEE118,输出停电规模,潮流分布和负载率等
本课题针对IEEE标准节点系统,通过移除特定线路模拟故障,计算其余线路的有功潮流分布系数及负载率变化。采用MATLAB2022a进行仿真,通过潮流计算确定电网运行状态,并以负载率评估负载能力。IEEE30与IEEE118系统对比显示,前者在故障下易过载,后者则因更好的拓扑结构拥有更高的负载裕度。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
103 80
|
20天前
|
算法
基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化,以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现,展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为,动态调整SVDD参数,如惩罚因子C和核函数参数γ,以寻找最优参数组合,增强模型的鲁棒性和泛化能力。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
6天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
14天前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
22天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。