【优化布局】基于遗传算法实现风电场集电系统优化附matlab代码

1 内容介绍

为了使风电场并网结构性能提高且经济损耗在可行范围内,将阻抗最小、经济最优相结合对风电场集电线路进行优化,建立目标函数求解.针对本文目标函数的求解,提出了基于遗传算法风电场集电线路结构的优化方法.仿真数据表明,通过遗传算法优化出的数据结果具有较好地准确性和参考性,且遗传算法的目标函数能被运用于多种风机台数的场合,所得的优化算法具有较好地实用性.​

2 部分代码

clear

clc

tic

InitDATA;    %读入初始数据

%%%%%%%%%%%%%%基本参数设定%%%%%%%%%%%%

global Cable_Data %定义一个全局变量，电缆数据

global Turbine_Data %定义一个全局变量，风机数据(S,IN etc.)

global WT_XY %定义一个全局变量，风机坐标数据

global onshoresubxy%岸上变电站数据

WT_XY_SUB=[WT_XY;onshoresubxy]

minTour=8;

WT_num=length(WT_XY);%风机数量 8的倍数

WT_XY(:,3)=1:1:WT_num;%给风机标序号

WT_XY_SUB(:,3)=1:1:WT_num+1;

nclusters=round(WT_num/8);%8个风机为一串，得分串数

nbreaks=nclusters-1;%断点数

WT_cap=Turbine_Data(1,1);%风机容量

distance=[];%岸上变电站与各个风机距离向量

poproute=[];%分区内风机路径向量

poproute_break=[];%断点位置行向量

rte=[];

for i=1:WT_num

    distance(i)=sqrt((WT_XY (i,1)-onshoresubxy(1))^2+(WT_XY(i,2)-onshoresubxy(2))^2);

end

[~,disind]=sort(distance);%sort从小到大排列，disind保存距离远近序号

poproute=disind;%风机序列行向量，按距离远近排列

poproute_break=brk_pos(minTour,nbreaks,WT_num);

rng = [[1 poproute_break+1];[poproute_break WT_num]]'; %nclusters行2列矩阵，存储每个分串的风机在poproute中的起、止位置

       

 clr = [1 0 0; 0 0 1; 0.67 0 1; 0 1 0; 1 0.5 0;0.5 0 0;0 0.53 0;1 0.2 0];

if nclusters > 7

        clr= hsv(nclusters);

end

 for s = 1:nclusters

  rte = poproute([rng(s,1):rng(s,2) rng(s,1)]); %rte指向分串s内所有风机的序号

  plot(WT_XY(rte,1),WT_XY(rte,2),'.','Color',clr(s,:)); 

    hold on

 end

    hold off

poproute1=[];

poproute2=[];

for j=1:nclusters %选取不同分串内的风机

    if j==1 %第一个分串的风机

        poproute1(j,:)=poproute(1:poproute_break(j));

    elseif j1 %第二个至倒数第二个分串的风机

        poproute1(j,:)=poproute(poproute_break(j-1)+1:poproute_break(j));

    else %最后一个分串的风机

        poproute1(j,:)=poproute(poproute_break(j-1)+1:length(poproute));

    end

end

poproute2=poproute1;

%以上正确

for h=1:nclusters       

a=WT_XY(poproute1(h,:),1)-onshoresubxy(1,1);%x坐标差

b=WT_XY(poproute1(h,:),2)-onshoresubxy(1,2);%y坐标差

wt_sub_ang=atan2(b,a);%角度列向量

[~,angind]=sort(wt_sub_ang);%按角度大小排列，angind为1，2，3，4，5，6，7，8

for k=1:minTour

  poproute1(h,k)=poproute2(h,angind(k,1));%每个分串风机路径按角度排列

  end

end

  for hh = 1:nclusters

      for ll = 1:minTour-1

      sege=[poproute1(hh,ll),poproute1(hh,ll+1)];%每段海缆的起、止风机序号

      plot(WT_XY(sege,1),WT_XY(sege,2),'*-','Color',clr(hh,:));%连接每串风机

      hold on  

      end 

  end

  

  for hhh=1:nclusters-1

   sege1=[poproute1(hhh,1),poproute1(hhh+1,1)];%每串首端相连

   sege2=[poproute1(hhh,minTour),poproute1(hhh+1,minTour)];%每串尾端相连

   plot(WT_XY(sege1,1),WT_XY(sege1,2),'*-','Color',clr(hhh,:));

    hold on

   plot(WT_XY(sege2,1),WT_XY(sege2,2),'*-','Color',clr(hhh,:));

    hold on

   plot(WT_XY(poproute1(1,1),1),WT_XY(poproute1(1,minTour),2),'*-','Color',clr(hhh,:));

    hold on

  

   plot(onshoresubxy(1,1),onshoresubxy(1,2),'o','Color',clr(hhh,:))

    hold on

  end

   sege3=[poproute1(1,1),57];%每段海缆的起、止风机序号

    plot(WT_XY_SUB(sege3,1),WT_XY_SUB(sege3,2),'*-','Color',clr(hhh,:));

    hold on

  sege4=[poproute1(1,minTour),57];%每段海缆的起、止风机序号

    plot(WT_XY_SUB(sege4,1),WT_XY_SUB(sege4,2),'*-','Color',clr(hhh,:));

    hold on

    hold off

  

  toc

  

    

3 运行结果

4 参考文献

[1]汪惟源, 乔颖, 窦飞,等. 基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化[J]. 中国电力, 2019, 52(1):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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