MATLB|基于粒子群算法的能源管理系统EMS（考虑光伏、储能 、柴油机系统）

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‍博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

  

本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 运行结果 

3 Matlab代码实现 

1 概述

今天，能源已成为人类社会不可或缺的基本要素。在这个星球上, 随着能源日益紧张和环境恶化, 获得经济方便环保的能源变成一个关系人类生存与可持续发展的急迫问题, 寻找提高能源利用效率的解决之道成为小到社会家庭,大到企业与政府等全社会的共同责任。各类水、电、气设备与分类能耗是工业设施、社会基础设施与各类建筑建设投资和日常运营成本的主要构成部分之一，合理布局能源设施配置和管控功能可以显著提高设施与能源利用效率并降低成本。

EMS的建设，对能源管理体制的改革将发挥重要作用。其基本目标之一是可以实现简化能源运行管理，减少日常管理的人力投入， 节约人力资源成本，提高劳动生产率。

EMS能迅速从全局的角度了解系统的运行状况，故障的影响程度等，及时采取系统的措施，限制故障范围的进一步扩大，并有效恢复系统的正常运行。

2 运行结果 

部分代码： 

%% 可视化结果
for n_ite=1:set.Niteration
    LPSP(n_ite)=log_global(n_ite).LPSP;
    COE(n_ite)=log_global(n_ite).COE;
end
subplot(2,1,1);
plot(LPSP);
grid on;
xlabel('迭代次数')
ylabel('失负荷率, LPSP');

subplot(2,1,2);
plot(COE);
grid on;
xlabel('迭代次数')
ylabel('电能成本, COE');

tpro=toc;

%% 可视化结果
for n_ite=1:set.Niteration
    LPSP(n_ite)=log_global(n_ite).LPSP;
    COE(n_ite)=log_global(n_ite).COE;
end
subplot(2,1,1);
plot(LPSP);
grid on;
xlabel('迭代次数')
ylabel('失负荷率, LPSP');

subplot(2,1,2);
plot(COE);
grid on;
xlabel('迭代次数')
ylabel('电能成本, COE');

tpro=toc;

3 Matlab代码实现 

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