【电力系统】基于YALMIP 的微网（光伏+风电+蓄电池+微电网+柴油机）优化调度模型附matlab代码

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⛄ 内容介绍

 

⛄ 部分代码

%% 请先确保YALMIP工具箱和CPLEX正确安装,MATLAB导入对应文件，否则无法运行程序！！

%% 初始化

clc;

clear all;close all;

%yalmip;

%Cplex;

%% 各变量及常量定义

%------------------------变量定义-----------------------%

Pw=sdpvar(1,24,'full'); %风机出力

Ppv=sdpvar(1,24,'full');%光伏出力

Pbat=sdpvar(1,24,'full');%蓄电池出力

% Pde=sdpvar(1,24,'full');%柴油机组出力

Pnet=sdpvar(1,24,'full');%交换功率

Pbuy=sdpvar(1,24,'full');%从电网购电电量

Psell=sdpvar(1,24,'full');%向电网售电电量

Temp_net=binvar(1,24,'full'); % 购|售电标志

Temp_cha=binvar(1,24,'full'); %充电标志

Temp_dis=binvar(1,24,'full'); %放电标志

Temp_static=binvar(1,24,'full'); %电池静置标志

% Temp_de=binvar(1,24,'full'); %柴油机发电标志

Pcha=sdpvar(1,24);

Pdis=sdpvar(1,24);

Constraints = [];

%-------------------------常量定义-----------------------%

Load=[88.24  83.01  80.15  79.01  76.07  78.39  89.95  128.85  155.45  176.35  193.71  182.57  179.64  166.31  164.61  164.61  174.48  203.93  218.99  238.11  216.14  173.87  131.07  94.04];

%风机预测出力

Pw=[66.9 68.2 71.9 72 78.8 94.8 114.3 145.1 155.5 142.1 115.9 127.1 141.8 145.6...

    145.3 150 206.9 225.5 236.1 210.8 198.6 177.9 147.2 58.7];

%光伏预测出力

Ppv=[0 0 0 0 0.06 6.54 20.19 39.61 49.64 88.62 101.59 66.78 110.46 67.41 31.53...

    50.76 20.6 22.08 2.07 0 0 0 0 0];

%分时电价

C_buy=[0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.53 0.53 0.53 0.82 0.82...

    0.82 0.82 0.82 0.53 0.53 0.53 0.82 0.82 0.82 0.53 0.53 0.53];

C_sell=[0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.42 0.42 0.42 0.65 0.65...

    0.65 0.65 0.65 0.42 0.42 0.42 0.65 0.65 0.65 0.42 0.42 0.42];

%储能电池参数定义

Ebattery = 300;

soc0     = 0.5;

socmin   = 0.3;

socmax   = 0.95;

Pcs      = 40 ;

POWER    = 160 ;

figure;

plot(Load      ,'r-*','LineWidth',1.5);

axis([1 24 0 240]) ;

xlabel('时间(h)','FontSize',14);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:40:240));

ylabel('功率(kw)','FontSize',14);

hold on; 

plot(Pw        ,'g-d','LineWidth',1.5);

axis([1 24 0 240]) ;

xlabel('时间(h)','FontSize',14);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:40:240));

ylabel('功率(kw)','FontSize',14);

hold on; 

plot(Ppv      ,'b-o','LineWidth',1.5);

axis([1 24 0 240]) ;

xlabel('时间(h)','FontSize',14);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:40:240));

ylabel('功率(kw)','FontSize',14);

legend('电负荷','风机预测出力','光伏预测出力');

%% 约束

for k = 1:24

  Constraints = [Constraints, -POWER<=Pnet(1,k)<=POWER,0<=Pbuy(1,k)<=POWER, -POWER<=Psell(1,k)<=0]; %主网功率交换约束，不大于160kW

  Constraints = [Constraints,Pnet(1,k)+Pw(1,k)+Ppv(1,k)==Load(1,k)+Pbat(1,k)];              %功率平衡约束   ，电网+风电+光伏 = 负载 + 电池充电

  Constraints = [Constraints, implies(Temp_net(1,k),[Pnet(1,k)>=0,Pbuy(1,k)==Pnet(1,k),Psell(1,k)==0])]; %购电情况约束   Pnet>0是购电，Pnet<0是售电电，

  Constraints = [Constraints, implies(1-Temp_net(1,k),[Pnet(1,k)<=0,Psell(1,k)==Pnet(1,k),Pbuy(1,k)==0])]; %售电情况约束

%----------------------蓄电池约束--------------------%

% sum_bat=zeros(1,24);

  Constraints = [Constraints, -Pcs<=Pbat(1,k)<=Pcs,0<=Pcha(1,k)<=Pcs,-Pcs<=Pdis(1,k)<=0];%电池充放电约束,PCS功率是40kW

  Constraints = [Constraints, implies(Temp_cha(1,k),[Pbat(1,k)>=0,Pcha(1,k)==Pbat(1,k),Pdis(1,k)==0])];%充电情况约束

  Constraints = [Constraints, implies(Temp_dis(1,k),[Pbat(1,k)<=0,Pdis(1,k)==Pbat(1,k),Pcha(1,k)==0])];%放电情况约束

  Constraints = [Constraints, implies(Temp_static(1,k),[Pbat(1,k)==0,Pdis(1,k)==0,Pcha(1,k)==0])];%静置情况约束

  Constraints = [Constraints,Temp_cha(1,k)+Temp_dis(1,k)+Temp_static(1,k)==1];

%    sum_bat(1,k+1)=sum_bat(1,k)+Pcha(1,k)+Pdis(1,k);%计算SOC

  Constraints=[Constraints,Ebattery*(socmin - soc0)<=sum(Pdis(1,1:k)+Pcha(1,1:k))<=Ebattery*(socmax - soc0)] ;%SOC约束，电池容量300kwh，初始S0C为0.4，0.3<=SOC<=0.95

end

  Constraints=[Constraints,sum(Pdis+Pcha)==0] ;%ST=S0，始末SOC相等约束

%% 目标函数

 F=0;

%------------------总费用--------------------%

for k = 1:24

  F = F + 0.52*Pw(:,k)+0.72*Ppv(:,k)+C_buy(:,k)*Pbuy(:,k)+C_sell(:,k)*Psell(1,k)+0.2*Pdis(1,k);

end

ops=sdpsettings('solver', 'cplex');%参数指定程序用cplex求解器

optimize(Constraints,F,ops);

disp(['总费用=']);value(F) 

%% 画图

x=1:24;

PP=[Pbuy;-Pdis;Pw;Ppv];

PP_neg=[Psell;-Pcha];

figure

bar(PP','stack');hold on;

bar(PP_neg','stack');hold on;

plot(x,value(Load),'r','linewidth',2);

xlabel('时间(h)','FontSize',16);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(0:50:300));

ylabel('功率(kw)','FontSize',16);

legend('电网购电','蓄电池放电','风机出力','光伏出力','电网售电','蓄电池充电','负荷');

hold off;

figure

plot(x,value(Pbuy+Psell),'r-*','LineWidth',1.5);

hold on;

plot(x,value(Pdis+Pcha),'b-o','LineWidth',1.5);

hold off;

xlabel('时间(h)','FontSize',16);

set(gca,'xTick',(1:2:24),'yTick',(-120:20:60));

ylabel('功率(kw)','FontSize',16);

legend('电网交互功率曲线','储能交互功率曲线');

soc = zeros(1,25);

s = zeros(1,25);

soc(1)=soc0;

for k=1:24

    s(k)=value(sum(Pdis(1,1:k)+Pcha(1,1:k)))/Ebattery+soc0;

    soc(k+1)=s(k);

end

soc(1)=soc0;

xx=0:24;

figure

% yyaxis left

subplot(211)

plot(xx,soc,'b-*','LineWidth',1.5);

hold on

ylabel('soc值');

title('SOC曲线')

% yyaxis right

subplot(212)

bar(Pdis',0.5,'stack')

hold on

bar(Pcha',0.5,'stack')

xlabel('时间(h)');

title('蓄电池SOC状态');

legend('电池充电','电池放电');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]孔得壮. 计及动态需求响应的热电联产型微网竞价优化策略[D]. 重庆大学, 2019.

[2]王怡云, 吴雷. 基于改进天牛群算法的微电网优化调度[J]. 电子测量技术, 2020, 43(16):6.​

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