MATLAB实现基于粒子群优化算法的微电网经济调度模型

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建了完整的微电网经济调度优化模型，通过PSO算法实现光伏、风电、柴油发电机和蓄电池的协同调度，有效降低运行成本并满足负荷需求。模型包含系统建模、负荷分析等核心功能。

详 情 说 明

微电网经济调度模型设计与仿真

项目介绍

本项目构建了一个基于粒子群优化(PSO)算法的微电网经济调度优化模型。通过建立包含光伏、风电、柴油发电机和蓄电池的微电网系统模型，综合考虑发电成本、维护成本和环境成本，实现微电网的经济运行优化。项目采用PSO算法寻求最优调度方案，并提供详细的结果分析和可视化展示。

功能特性

• 微电网系统建模：建立包含多种分布式电源的微电网系统模型
• 负荷需求分析：处理不同时段的电力负荷需求数据
• 成本优化计算：综合考虑发电成本、维护成本和环境成本的多目标优化
• PSO算法实现：采用粒子群优化算法寻找最优调度方案
• 结果可视化：提供功率平衡图、成本分布图等多种可视化分析

使用方法

1. 配置发电单元参数（光伏/风电功率曲线、柴油发电机成本系数等）
2. 设置负荷需求数据和系统约束条件
3. 调整PSO算法参数（粒子数量、迭代次数等）
4. 运行优化程序
5. 查看输出的调度方案和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了微电网经济调度的核心功能，包括系统模型初始化、负荷数据处理、约束条件设置、粒子群优化算法执行、结果分析和可视化展示。程序通过调用各功能模块完成从数据输入到结果输出的完整流程，最终生成最优调度方案和性能分析报告。