单目标应用：基于成长优化算法（Growth Optimizer，GO）的微电网优化调度MATLAB

一、微网系统运行优化模型

微电网是由分布式电源、储能装置和能量转换装置等组成的小型发配电系统，具有成本低、电压低、污染小等特点。由于环保和能源压力，清洁可再生能源和分布式能源工业发展潜力巨大。微电网控制器可实现对电网的集中控制，采用分布式电源和负荷的就地控制器实现微电网暂态控制，微电网集中能量管理系统实现稳态安全、经济运行分析。微电网是自治系统，可实现自我控制、保护和管理。

微电网优化模型介绍：

微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客

二、成长优化算法

成长优化算法（Growth Optimizer，GO）由Qingke Zhang等人于2023年提出，该算法的设计灵感来源于个人在成长过程中的学习和反思机制。学习是个人通过从外部世界获取知识而成长的过程，反思是检查个体自身不足，调整个体学习策略，帮助个体成长的过程。成长优化算法（Growth Optimizer，GO）提供MATLAB代码_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

Qingke Zhang, Hao Gao, Zhi-Hui Zhan, Junqing Li, Huaxiang Zhang,Growth Optimizer: A powerful metaheuristic algorithm for solving continuous and discrete global optimization problems,Knowledge-Based Systems,261,2023

三、GO求解微电网优化

（1）部分代码

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=100; % Number of search agents
Max_iteration=1000; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=GO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);


%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'g-','linewidth',2);
legend('GO');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')

（2）部分结果

四、完整MATLAB代码