基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真

1.课题概述

      基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真。通过遗传算法优化风光储微电网的充放电控制过程,然后达到削峰填谷的能量管理目标。

2.系统仿真结果

(完整程序运行后无水印)


3.核心程序与模型

版本:MATLAB2022a

while gen < MAXGEN;

      gen

      Pe0 = 0.99;

      pe1 = 0.01;

      FitnV=ranking(Objv);   

      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);   

      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0); 

      Selch=mut( Selch,pe1); 

      phen1=bs2rv(Selch,FieldD); 

      for a=1:1:NIND 

          X      = phen1(a,:);

          %计算对应的目标值

          [epls] = func_obj(X);

          Ee    = epls;

          JJ(a,1)= Ee;

      end


      Objvsel=(JJ);   

      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel); 

      gen=gen+1;

      %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论

      Error(gen) = mean(JJ);

end

figure;

plot(Error,'linewidth',2);

grid on

xlabel('迭代次数');

ylabel('遗传算法优化过程');

legend('适应度函数的优化过程');

figure;

plot(1./Error,'linewidth',2);

grid on

xlabel('迭代次数');

ylabel('遗传算法优化过程');

legend('微网运行日收益函数-公式1的优化过程');

[fitness,Socopt,Pbessopt,pbnewopt,Pbess2] = func_objoutput(X);

save R.mat

4.系统原理简介

      风光储微电网是一种将风力发电、光伏发电以及储能系统集成在一起的小型电力系统,能够在并网或孤岛模式下运行。风力发电利用风力驱动风力发电机产生电能;光伏发电通过光伏效应将太阳能转换为电能;储能系统则用于存储多余的电能,起到平滑功率波动、提供备用电源等作用。

4.1 削峰填谷的基本概念与意义

      概念:削峰填谷是指在电力需求较高的峰值时段,减少电网的供电压力,而在电力需求较低的谷值时段,储存多余的电能,以达到平衡电力供需、提高电力系统稳定性和运行效率的目的。

      意义:对于微电网来说,削峰填谷可以降低微电网对大电网的依赖,减少购电成本;同时,能够提高微电网内分布式电源的利用效率,延长储能设备的使用寿命,对微电网的经济、稳定运行具有重要意义。

4.2 GA优化

      优化目标的确定:根据微电网的实际需求和运行特点,确定削峰填谷的优化目标。除了前面提到的最小化运行成本外,还可以考虑其他目标,如最小化功率波动、最大化可再生能源的利用率等。这些目标可以单独作为优化目标,也可以通过设置权重系数将多个目标组合成一个综合目标函数。

      在实际开发过程中,将问题的解空间转换为遗传算法可以处理的染色体编码空间。在风光储微电网削峰填谷能量管理系统中,染色体可以表示为各时段风力发电、光伏发电、储能系统的功率输出以及充放电状态等决策变量的组合。


©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容