MATLAB粒子群优化算法实现电力系统经济调度模拟器

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现基于粒子群优化(PSO)算法的电力系统经济调度解决方案。通过优化多发电机组负荷分配，在满足出力限制和爬坡率约束条件下，实现系统运行成本最小化。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的电力系统经济调度模拟器

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子群优化（PSO）算法的电力系统经济调度模拟器。该工具旨在解决电力系统中的经典经济调度问题，其核心目标是通过优化系统中多台发电机组的负荷分配，使得系统总发电运行成本达到最小。项目严格考虑了发电机组的实际运行约束，包括出力上下限与爬坡率限制，并提供了直观的可视化分析界面，用于展示优化过程与结果。

功能特性

• 核心优化算法：实现了标准的粒子群优化算法，用于高效求解非线性经济调度问题。
• 精确经济调度模型：建模了发电机组的成本特性，通常采用二次成本函数。
• 全面的约束处理：内嵌处理了发电机组的出力限制（最小/最大出力）和动态约束（爬坡率限制）。
• 结果可视化与分析：

* 绘制优化过程的收敛曲线，直观展示算法寻优轨迹。 * 生成最终负荷分配方案的图表。 * 提供约束满足状态报告及算法性能统计信息（如运行时间、收敛精度）。

使用方法

1. 配置输入参数：在运行主程序前，需要设置以下关键参数：

* 发电机组参数：在指定文件中输入每台机组的成本函数系数（二次项、一次项、常数项）。 * 运行约束：设置每台机组的最小/最大出力限制，以及爬坡率约束值。 * 系统负荷：设定电力系统需要满足的总负荷需求功率。 * PSO算法参数：根据问题规模调整粒子数量、最大迭代次数、学习因子（c1, c2）、惯性权重等。

1. 运行模拟器：执行主程序文件以启动优化计算。算法将自动进行寻优，并处理所有指定的约束条件。

1. 查看与分析结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优调度方案（各机组出力）、最小总成本等信息，并自动弹出图形窗口显示收敛曲线和调度方案图。用户可据此分析优化效果与算法性能。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
• 软件环境：需要安装 MATLAB（推荐 R2018a 或更高版本）。
• 硬件配置：无特殊要求，但处理大规模机组系统时，建议配备足够的内存。

文件说明

main.m 文件是本项目的核心主程序，负责统筹整个模拟器的运行流程。其主要功能包括：初始化电力系统参数与粒子群算法参数、执行粒子群优化迭代以搜寻满足约束条件的最优负荷分配方案、计算对应的总发电成本、监控并记录优化过程中的收敛情况，并在计算完成后生成文本与图形化的结果报告。