一、微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化模型

微電網(wǎng)優(yōu)化是指通過對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)中各個(gè)組件的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和調(diào)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)的高效運(yùn)行和能源利用的最大化。微電網(wǎng)是由多種能源資源（如太陽能、風(fēng)能、儲(chǔ)能等）和負(fù)載（如建筑、工業(yè)設(shè)備等）組成的小型電力系統(tǒng)，可以獨(dú)立運(yùn)行或與主電網(wǎng)互聯(lián)。微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)是通過合理配置和控制微電網(wǎng)系統(tǒng)中的各個(gè)組件，以最大程度地提高能源利用效率、降低能源成本、減少對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)的依賴，并確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

微電網(wǎng)優(yōu)化的方法包括但不限于以下幾個(gè)方面：
1. 能源資源管理：通過對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)中的各種能源資源進(jìn)行監(jiān)測和管理，包括太陽能光伏發(fā)電、風(fēng)能發(fā)電、儲(chǔ)能等，以實(shí)現(xiàn)能源的最大化利用和平衡。
2. 負(fù)載管理：通過對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)中的負(fù)載進(jìn)行監(jiān)測和調(diào)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)負(fù)載的合理分配和優(yōu)化控制，提高能源利用效率。
3. 儲(chǔ)能管理：通過對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)中的儲(chǔ)能設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測和控制，以實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能的最大化利用和平衡，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
4. 電網(wǎng)互聯(lián)管理：對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)與主電網(wǎng)之間的互聯(lián)進(jìn)行監(jiān)測和控制，以實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)與主電網(wǎng)之間的能量交換和平衡，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
5. 運(yùn)行策略優(yōu)化：通過對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)中各個(gè)組件的運(yùn)行策略進(jìn)行優(yōu)化，包括發(fā)電機(jī)組的啟停策略、儲(chǔ)能設(shè)備的充放電策略等，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高效運(yùn)行和能源利用的最大化。

本文的微電網(wǎng)優(yōu)化模型介紹如下：

微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型簡介_IT猿手的博客-CSDN博客

二、遺傳算法GA

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）起源于對(duì)生物系統(tǒng)所進(jìn)行的計(jì)算機(jī)模擬研究，是一種隨機(jī)全局搜索優(yōu)化方法，它模擬了自然選擇和遺傳中發(fā)生的復(fù)制、交叉(crossover)和變異(mutation)等現(xiàn)象，從任一初始種群（Population）出發(fā)，通過隨機(jī)選擇、交叉和變異操作，產(chǎn)生一群更適合環(huán)境的個(gè)體，使群體進(jìn)化到搜索空間中越來越好的區(qū)域，這樣一代一代不斷繁衍進(jìn)化，最后收斂到一群最適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體（Individual），從而求得問題的優(yōu)質(zhì)解。

遺傳算法的算法描述如下：

1. 初始化種群：隨機(jī)生成一組初始解，稱為種群。每個(gè)解都是一個(gè)染色體，由基因組成。

2. 評(píng)估適應(yīng)度：對(duì)于每個(gè)染色體，通過適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算其適應(yīng)度值。適應(yīng)度值表示染色體解決問題的能力。

3. 選擇操作：根據(jù)染色體的適應(yīng)度值，選擇一部分優(yōu)秀的染色體作為父代。選擇操作可以使用輪盤賭選擇、錦標(biāo)賽選擇等方法。

4. 交叉操作：從父代中選擇兩個(gè)染色體，通過交叉操作生成新的子代染色體。交叉操作可以使用單點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉、均勻交叉等方法。

5. 變異操作：對(duì)子代染色體進(jìn)行變異操作，以增加種群的多樣性。變異操作可以隨機(jī)改變?nèi)旧w中的基因值，或者交換基因位置等。

6. 更新種群：將父代和子代染色體合并，形成新的種群。

7. 重復(fù)步驟2至步驟6，直到滿足終止條件。終止條件可以是達(dá)到最大迭代次數(shù)、找到滿意的解等。

8. 輸出結(jié)果：選擇適應(yīng)度最高的染色體作為最優(yōu)解。

三、遺傳算法GA求解微電網(wǎng)優(yōu)化

（1）部分代碼

close all;
clear ;?
clc;
global P_load; %電負(fù)荷
global WT;%風(fēng)電
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=150; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=GA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);


%% 畫結(jié)果圖
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'r-','linewidth',2);
legend('GA');
xlabel('迭代次數(shù)')
ylabel('運(yùn)行成本與環(huán)境保護(hù)成本之和')

（2）部分結(jié)果

四、完整MATLAB代碼

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-811941.html

到了這里，關(guān)于微電網(wǎng)優(yōu)化MATLAB：遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）求解微電網(wǎng)優(yōu)化（提供MATLAB代碼）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！