含电热联合系统的微电网运行优化附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

在当前能源互联网迅速发展及电热联系日渐紧密的环境下,提出基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化模型.综合网内储能特性,分时电价,电热负荷与分布式电源的时序特征,以包含风机,光伏电池,热电联产系统,电锅炉,燃料电池和储能系统的并网型微电网为例,采用Cplex优化软件求得调度周期内各微电源最佳出力及总运行成本,并与两种常见电热调度方式进行比较.仿真算例表明:联合调度模型能实现电热统一协调调度并降低微电网运行成本.该模型可为电热之间能源互联及规划运营提供参考.

⛄ 部分代码

function f = initialize_variables(N, M, V, min_range, max_range, time, Zall, ComC0)

min = min_range;

max = max_range;

% K is the total number of array elements. For ease of computation decision

% variables and objective functions are concatenated to form a single

% array. For crossover and mutation only the decision variables are used

% while for selection, only the objective variable are utilized.

number_of_decision_variables.c =  V(1,1);

number_of_decision_variables.t =  V(2,1);

K = M + 2 * V(1,1) + 2 * V(2,1);

StepComC = 1; %变量的离散化

StepT1 = 0.025;

StepT2 = 0.025;

%% Initialize each chromosome

% For each chromosome perform the following (N is the population size)

for i = 1 : N

     for j= 1 : number_of_decision_variables.c

              f(i,j) = min.c(j,1) + (max.c(j,1) - min.c(j,1))*rand(1);

              f(i,j + number_of_decision_variables.c) = min.c(j,2) + (max.c(j,2) - min.c(j,2))*rand(1);

           %f(i,j)离散化

              ComCC(j)= f(i,j);

                ComCC1(j) = abs(ComCC(j)) / StepComC;

                %Tap1 = Tap ./ StepTap;

                ComCC2(j) = fix(ComCC1(j)); %商

                ComCC3(j) = abs(ComCC(j)) - ComCC2(j) * StepComC;%余

                ComCC2(j) =  ComCC2(j) *  StepComC;

                %Tap = Tap1 - fix(Tap1);

                if ComCC3(j) > (StepComC / 2)

                  ComCC3(j) = StepComC - ComCC3(j);

                  ComCC2(j) = ComCC2(j) + StepComC;

                end

               if f(i,j)>0

                f(i,j) = ComCC2(j);

               else

                f(i,j) = - ComCC2(j); 

               end

           %检验f(i,j)中无重复    

               pf(1,:) = f(i,1:number_of_decision_variables.c);

               for w = 1 : number_of_decision_variables.c

                   for ww =  (w + 1) : number_of_decision_variables.c

                       while f(i,w) == pf(1,ww)

                             f(i,w) = min.c(j,1) + (max.c(j,1) - min.c(j,1))*rand(1);

                             ComCC(j)= f(i,w);

                             ComCC1(j) = abs(ComCC(j)) / StepComC;

                            %Tap1 = Tap ./ StepTap;

                            ComCC2(j) = fix(ComCC1(j)); %商

                            ComCC3(j) = abs(ComCC(j)) - ComCC2(j) * StepComC;%余

                            ComCC2(j) =  ComCC2(j) *  StepComC;

                            %Tap = Tap1 - fix(Tap1);

                        if ComCC3(j) > (StepComC / 2)

                            ComCC3(j) = StepComC - ComCC3(j);

                            ComCC2(j) = ComCC2(j) + StepComC;

                        end

                         if f(i,w)>0

                          f(i,w) = ComCC2(j);

                         else

                          f(i,w) = - ComCC2(j); 

                         end

                       end

                    end

               end             

               %f(i,j + number_of_decision_variables)离散化

                 ComCC(j)= f(i,j + number_of_decision_variables.c);

                ComCC1(j) = abs(ComCC(j)) / StepComC;

                %Tap1 = Tap ./ StepTap;

                ComCC2(j) = fix(ComCC1(j)); %商

                ComCC3(j) = abs(ComCC(j)) - ComCC2(j) * StepComC;%余

                ComCC2(j) =  ComCC2(j) *  StepComC;

                %Tap = Tap1 - fix(Tap1);

                if ComCC3(j) > (StepComC / 2)

                  ComCC3(j) = StepComC - ComCC3(j);

                  ComCC2(j) = ComCC2(j) + StepComC;

                end

               if f(i,j + number_of_decision_variables.c)>0

                f(i,j + number_of_decision_variables.c) = ComCC2(j);

               else

                f(i,j + number_of_decision_variables.c) = - ComCC2(j); 

               end

     end 

     

    for j= 1 : number_of_decision_variables.t

              f(i,j + 2 * V(1,1)) = min.t(j,1) + (max.t(j,1) - min.t(j,1))*rand(1);

              f(i,j + 2 * V(1,1) + number_of_decision_variables.t) = min.t(j,2) + (max.t(j,2) - min.t(j,2))*rand(1);

           %f(i,j)离散化

              ComCC(j)= f(i,j + 2 * V(1,1));

                ComCC1(j) = abs(ComCC(j)) / StepT1;

                %Tap1 = Tap ./ StepTap;

                ComCC2(j) = fix(ComCC1(j)); %商

                ComCC3(j) = abs(ComCC(j)) - ComCC2(j) * StepT1;%余

                ComCC2(j) =  ComCC2(j) *  StepT1;

                %Tap = Tap1 - fix(Tap1);

                if ComCC3(j) > (StepT1 / 2)

                  ComCC3(j) = StepT1 - ComCC3(j);

                  ComCC2(j) = ComCC2(j) + StepT1;

                end

               if f(i,j)>0

                f(i,j + 2 * V(1,1)) = ComCC2(j);

               else

                f(i,j + 2 * V(1,1)) = - ComCC2(j); 

               end                 

               %f(i,j + 2 * V(1,1) + number_of_decision_variables)离散化

                 ComCC(j)= f(i,j + 2 * V(1,1) + number_of_decision_variables.t);

                ComCC1(j) = abs(ComCC(j)) / StepT2;

                %Tap1 = Tap ./ StepTap;

                ComCC2(j) = fix(ComCC1(j)); %商

                ComCC3(j) = abs(ComCC(j)) - ComCC2(j) * StepT2;%余

                ComCC2(j) =  ComCC2(j) *  StepT2;

                %Tap = Tap1 - fix(Tap1);

                if ComCC3(j) > (StepT2 / 2)

                  ComCC3(j) = StepT2 - ComCC3(j);

                  ComCC2(j) = ComCC2(j) + StepT2;

                end

               if f(i,j + 2 * V(1,1) + number_of_decision_variables.t)>0

                f(i,j + 2 * V(1,1) + number_of_decision_variables.t) = ComCC2(j);

               else

                f(i,j + 2 * V(1,1) + number_of_decision_variables.t) = - ComCC2(j); 

               end              

    end    

         f(i, 2 * V(1,1) + 2 * V(2,1) + 1 : K) = evaluate_objective(f(i,:),M ,V ,time, Zall, ComC0);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李正茂, 张峰, 梁军,等. 含电热联合系统的微电网运行优化[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(14):3569-3576.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合