基于MATLAB的微电网最优功率调度优化系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB实现微电网中光伏、风电、储能与传统发电机组的协同优化调度，通过数学建模与优化算法，以最小化运行成本或最大化可再生能源利用率为目标，提升能源分配效率。

详 情 说 明

微电网最优功率调度优化系统

项目介绍

本项目旨在解决微电网环境下的最优功率分配问题。通过建立精确的数学模型并应用先进的优化算法，系统能够实现光伏、风电等分布式电源、储能装置与传统发电机组的协同调度。系统以最小化运行成本或最大化可再生能源利用率为优化目标，在严格满足负载需求与各类物理约束的条件下，自动生成经济、可靠的最优功率分配方案。系统支持日前计划制定与实时滚动优化两种核心运行模式。

功能特性

• 多源协同优化：综合考虑分布式能源、储能系统、传统机组以及与大电网的功率交互，进行统一优化调度。
• 双模式调度：支持日前计划模式（基于预测数据制定24小时调度计划）和实时调度模式（采用滚动优化应对实时波动）。
• 多目标优化：核心优化目标为总运行成本最小化，同时支持最大化可再生能源消纳等多目标优化。
• 全面约束建模：内置功率平衡、机组出力上下限、爬坡率、储能SOC限制、电网交换功率限制等关键约束。
• 先进算法引擎：集成混合整数线性规划（MILP） 与多目标遗传算法（MOGA） 两类算法，兼顾求解精度与效率。
• 丰富结果输出：提供详细的出力计划、储能策略、经济性分析报告及可视化图表，辅助决策分析。

使用方法

1. 准备输入数据：按照指定格式准备输入文件，包括负荷与可再生能源预测曲线、各机组参数、储能系统参数、电网电价与约束等。
2. 配置运行参数：在主脚本或配置文件中设置优化目标（经济性/绿色性）、调度模式（日前/实时）、选择优化算法等。
3. 执行优化计算：运行主程序。系统将读取输入数据，构建优化模型，调用求解器进行计算。
4. 查看与分析结果：程序运行完毕后，将在输出目录生成包含调度方案、经济性分析、SOC曲线等结果的表格文件与图形化报告。

系统要求

• 操作系统：Windows, Linux, 或 macOS。
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本。
• 优化求解器：

* 对于MILP算法，需安装优化工具箱（Optimization Toolbox）并配置第三方求解器（如Gurobi, CPLEX）以获得更佳性能。 * 对于MOGA算法，需安装全局优化工具箱（Global Optimization Toolbox）。

• 内存：推荐 8GB 及以上，复杂场景或大规模系统需更大内存。

文件说明

main.m 文件作为整个系统的入口与总控脚本，实现了项目最核心的调度流程。其主要功能包括：系统初始化与输入参数载入、根据用户配置选择并调用相应的优化算法（MILP或MOGA）进行模型求解、对优化结果进行后续处理与有效性校验、最终生成并输出包含各机组出力计划、储能策略、运行成本等关键信息的综合报告与可视化图表。