改进粒子群算法求解电力系统经济调度问题（Matlab实现）

 目录

1 相关知识点

2 Matlab完整代码实现 

3 结果及可视化

1 相关知识点

                                  

这里总结一位博主的目录：梳理如下：

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2 Matlab完整代码实现 

知识点讲解完毕，下面就是Matlab代码：

clc;
clear;
close all;

%% 经济调度问题

extmodel=CreateModel();

CostFunction=@(x) MyCostExt(x,extmodel); % 成本函数（目标函数）

nVar=extmodel.nPlant;             % 发电机台数（决策变量的个数）

VarSize=[1 nVar];   % 决策变量矩阵的大小

VarMin=0;         % 变量下限
VarMax=1;         % 变量上限


%% 粒子群算法相关参数

MaxIt=100;      % 最大迭代次数

nPop=10;        % 总群数量

% w=1;            % 惯性权重
% wdamp=0.99;     % 惯性重量阻尼比
% c1=2;           % 个体学习系数
% c2=2;           % 种群学习系数

%% 约束系数
phi1=2.05;
phi2=2.05;
phi=phi1+phi2;
chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
w=chi;          % 惯性权重
wdamp=1;        % 惯性重量阻尼比
c1=chi*phi1;    % 个体学习系数
c2=chi*phi2;    % 种群学习系数

%% 飞行速度限制
VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin=-VelMax;

%% 初始化

empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Out=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Out=[];

particle=repmat(empty_particle,nPop,1);

BestSol.Cost=inf;

for i=1:nPop
    
    %=====初始化粒子群位置===============
    particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);
    
    %=====初始化速度======
    particle(i).Velocity=zeros(VarSize);
    
    %=====目标函数计算===========
    [particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);
    
    %====更新粒子个体最优=====
    particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
    particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
    particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
    
    %====更新粒子群全局最优========
    if particle(i).Best.CostVarMax);
        particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);
        
        %============适用位置限制============
        particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
        particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);
        
        %============计算目标函数===========
        [particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);
        
        %==========更新个体最优==========
        if particle(i).Cost

function results=RunInternalPSO(intmodel)

    disp('运行粒子群算法 ...');

    %% 本文参数定义

    CostFunction=@(x) MyCost(x,intmodel);        % 目标函数

    nVar=intmodel.nPlant;             %决策变量个数

    VarSize=[1 nVar];   % 决策变量矩阵的大小

    VarMin=0;         %变量下限
    VarMax=1;         %变量上

    %% 粒子群参数

    MaxIt=100;      

    nPop=50;        

    % w=1;           
    % wdamp=0.99;     
    % c1=2;          
    % c2=2;           

    %% 约束系数
    phi1=2.05;
    phi2=2.05;
    phi=phi1+phi2;
    chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
    w=chi;          
    wdamp=1;        
    c1=chi*phi1;    
    c2=chi*phi2;    

    %% 速度限制
    VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
    VelMin=-VelMax;

    %% 初始化

    empty_particle.Position=[];
    empty_particle.Cost=[];
    empty_particle.Out=[];
    empty_particle.Velocity=[];
    empty_particle.Best.Position=[];
    empty_particle.Best.Cost=[];
    empty_particle.Best.Out=[];

    particle=repmat(empty_particle,nPop,1);

    BestSol.Cost=inf;

    for i=1:nPop

        % 初始化位置
        particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);

        % 初始化速度
        particle(i).Velocity=zeros(VarSize);

        % 目标函数计算
        [particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);

        % 个体最优
        particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
        particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
        particle(i).Best.Out=particle(i).Out;

        % 全局最优
        if particle(i).Best.CostVarMax);
            particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);

            % 位置限制
            particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
            particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);

            % 目标函数计算
            [particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);

            %更新个体最优
            if particle(i).Cost

function results=RunInternalPSO(intmodel)

    disp('运行粒子群算法 ...');

    %% 本文参数定义

    CostFunction=@(x) MyCost(x,intmodel);        % 目标函数

    nVar=intmodel.nPlant;             %决策变量个数

    VarSize=[1 nVar];   % 决策变量矩阵的大小

    VarMin=0;         %变量下限
    VarMax=1;         %变量上

    %% 粒子群参数

    MaxIt=100;      

    nPop=50;        

    % w=1;           
    % wdamp=0.99;     
    % c1=2;          
    % c2=2;           

    %% 约束系数
    phi1=2.05;
    phi2=2.05;
    phi=phi1+phi2;
    chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
    w=chi;          
    wdamp=1;        
    c1=chi*phi1;    
    c2=chi*phi2;    

    %% 速度限制
    VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
    VelMin=-VelMax;

    %% 初始化

    empty_particle.Position=[];
    empty_particle.Cost=[];
    empty_particle.Out=[];
    empty_particle.Velocity=[];
    empty_particle.Best.Position=[];
    empty_particle.Best.Cost=[];
    empty_particle.Best.Out=[];

    particle=repmat(empty_particle,nPop,1);

    BestSol.Cost=inf;

    for i=1:nPop

        % 初始化位置
        particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);

        % 初始化速度
        particle(i).Velocity=zeros(VarSize);

        % 目标函数计算
        [particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);

        % 个体最优
        particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
        particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
        particle(i).Best.Out=particle(i).Out;

        % 全局最优
        if particle(i).Best.Cost

            BestSol=particle(i).Best;

        end

    end

    BestCost=zeros(MaxIt,1);

    %% PSO主循环

    for it=1:MaxIt

        for i=1:nPop

            % 更新速度
            particle(i).Velocity = w*particle(i).Velocity ...
                +c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position) ...
                +c2*rand(VarSize).*(BestSol.Position-particle(i).Position);

            %速度限制
            particle(i).Velocity = max(particle(i).Velocity,VelMin);
            particle(i).Velocity = min(particle(i).Velocity,VelMax);

            % 更新位置
            particle(i).Position = particle(i).Position + particle(i).Velocity;

           
            IsOutside=(particle(i).PositionVarMax);
            particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);

            % 位置限制
            particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
            particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);

            % 目标函数计算
            [particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);

            %更新个体最优
            if particle(i).Cost

                particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
                particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
                particle(i).Best.Out=particle(i).Out;

                % 更新全局最优
                if particle(i).Best.Cost

                    BestSol=particle(i).Best;

                end

            end

        end

        BestCost(it)=BestSol.Cost;

       

        w=w*wdamp;

    end

    %% 结果
    results.BestSol=BestSol;
    results.BestCost=BestCost;

    disp('粒子群结束.');
    
end

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3 结果及可视化