【微电网优化】基于改进麻雀搜索算法的孤岛微电网优化调度附matlab代码

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简介: 【微电网优化】基于改进麻雀搜索算法的孤岛微电网优化调度附matlab代码

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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,采用改进型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。为了能够降低微电网发电过程中的发电成本,减少环境污染,文章对各微电源的负荷进行了优化分配,分析了微电网中各微电源的出力特性,以经济成本,环境成本为综合目标函数,研究了孤岛下微电网优化调度方法,并采用MATLAB平台对上述模型进行仿真.仿真结果表明,采用提出的负荷优化调度模型可以有效的降低发电的综合成本,是切实可行的.

⛄ 部分代码

%_________________________________________________________________________%

% 麻雀优化算法             %

%_________________________________________________________________________%

function [Best_pos,Best_score]=SSA(fobj,dim,lb,ub,Max_iter,pop)


ST = 0.6;%预警值

PD = 0.7;%发现者的比列,剩下的是加入者

SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重


PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量

SDNumber = round(SD*pop);%意识到有危险麻雀数量

if(max(size(ub)) == 1)

  ub = ub.*ones(1,dim);

  lb = lb.*ones(1,dim);  

end


%种群初始化

X0=initialization(pop,dim,ub,lb);

X = X0;

%计算初始适应度值

fitness = zeros(1,pop);

for i = 1:pop

  fitness(i) =  fobj(X(i,:));

end

[fitness, index]= sort(fitness);%排序

BestF = fitness(1);

WorstF = fitness(end);

GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值

for i = 1:pop

   X(i,:) = X0(index(i),:);

end

curve=zeros(1,Max_iter);

GBestX = X(1,:);%全局最优位置

X_new = X;

for i = 1: Max_iter

   

   BestF = fitness(1);

   WorstF = fitness(end);


   

   R2 = rand(1);

  for j = 1:PDNumber

     if(R2<ST)

         X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j./(rand()*Max_iter));

     else

         X_new(j,:) = X(j,:) + randn().*ones(1,dim);

     end    

  end

  for j = PDNumber+1:pop

%        if(j>(pop/2))

       if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)

         X_new(j,:)= randn(1,dim).*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);

      else

         %产生-1,1的随机数

         A = ones(1,dim);

         for a = 1:dim

           if(rand()>0.5)

               A(a) = -1;

           end

         end

         AA = A'*inv(A*A');    

         X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';

      end

  end

  Temp = randperm(pop);

  SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);

  for j = 1:SDNumber

      if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)

          X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));

      elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)

          K = 2*rand() -1;

          X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));

      end

  end

  %边界控制

  for j = 1:pop

      for a = 1: dim

          if(X_new(j,a)>ub)

              X_new(j,a) =ub(a);

          end

          if(X_new(j,a)<lb)

              X_new(j,a) =lb(a);

          end

      end

  end

  %更新位置

  for j=1:pop

   fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));

  end

  for j = 1:pop

   if(fitness_new(j) < GBestF)

      GBestF = fitness_new(j);

       GBestX = X_new(j,:);  

   end

  end

  X = X_new;

  fitness = fitness_new;

   %排序更新

  [fitness, index]= sort(fitness);%排序

  BestF = fitness(1);

  WorstF = fitness(end);

  for j = 1:pop

     X(j,:) = X(index(j),:);

  end

  curve(i) = GBestF;

end

Best_pos =GBestX;

Best_score = curve(end);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 宋扬, 石勇, 刘宝泉,等. 基于反向变异麻雀搜索算法的微电网优化调度[J]. 江苏电机工程, 2022(002):041.

[2] 高杰. 基于粒子群算法的微电网经济调度优化.

[3] 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.

[4] 王丽明. 基于粒子群算法的孤岛微电网优化调度研究[J]. 电工技术, 2020(4):3.

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