考虑源荷随机特征的微网优化(含matlab程序)

目录

一、前言

二、含可再生能源的CHP型微网系统

三、CCP理论

四、具体模型

五、不含随机变量分析的matlab程序设计

1.粒子群寻优功能代码段

2.目标函数子程序

3.其他代码段

六、基于CCP的粒子群优化程序

1.含随机变量的约束条件处理

 2.随机变量生成

 3.置信水平检验部分

七、程序结果

1.不含随机变量的程序结果

2.含随机变量处理的程序结果

八、程序链接


一、前言

在常规的电热微网优化中,可以得到蓄电池、外网交互、燃料电池、余热锅炉等设备的功率,但是常规模型已经比较基础了,在发文章或者做毕业论文的时候用太初级,工作量和深度难以满足要求,因此可以考虑不确定变量的鲁棒性、考虑机会约束等,本文用王锐的《含可再生能源的热电联供型微网经济运行优化》为例,分析机会约束规划理论建立模型和编程方法,同时给出常规粒子群PSO和基于CCP理论的粒子群算法上面的区别。

二、含可再生能源的CHP型微网系统

考虑源荷随机特征的微网优化(含matlab程序)_第1张图片

 对于该方向专业的学生对上面这个图并不陌生,主要是分析热功率和电功率传输和供应负荷的过程,不再赘述。

三、CCP理论

考虑源荷随机特征的微网优化(含matlab程序)_第2张图片

四、具体模型

具体模型不在此赘述了,可以详见文献资料。

五、不含随机变量分析的matlab程序设计

1.粒子群寻优功能代码段

function [ bestPosition, fitValue ] = ...
PSOFUN( CostFun,nVar,VarMin,VarMax,MaxIt,nPop )
%% PSO Parameters 
CostFunction=@(x) CostFun(x);        % Cost Function
w=1;            % Inertia Weight
wdamp=0.99;     % Inertia Weight Damping Ratio
c1=1.5;         % Personal Learning Coefficient
c2=2.0;         % Global Learning Coefficient
VarSize=[1 nVar];   % Size of Decision Variables Matrix
% Velocity Limits
VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin=-VelMax;

%% Initialization

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

particle=repmat(empty_particle,nPop,1);

GlobalBest.Cost=inf;

for i=1:nPop
    
    % Initialize Position
    particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);%随机初始化变量
    
    % Initialize Velocity
    particle(i).Velocity=zeros(VarSize);%速度
    
    % Evaluation
    particle(i).Cost=CostFunction(particle(i).Position);%目标
    
    % Update Personal Best
    particle(i).Best.Position=particle(i).Position;%更新个体最优
    particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
    
    % Update Global Best%更新全局最优
    if particle(i).Best.CostVarMax);
        particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);
        
        % Apply Position Limits%变量越限处理
        particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
        particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);
        
        % Evaluation新目标
        particle(i).Cost = CostFunction(particle(i).Position);
        
        % Update Personal Best
        if particle(i).Cost
                    
                    
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