✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机  电力系统

⛄ 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.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料