MATLAB实现的粒子群算法微电网优化调度系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB开发，基于粒子群优化算法（PSO）对微电网中的分布式电源、储能与负荷进行多目标协同调度，旨在降低运行成本、减少碳排放并提升可再生能源利用率。

详 情 说 明

微电网优化调度与能源管理系统

项目介绍

本项目基于粒子群优化算法（PSO），实现了微电网系统的多目标优化调度与能源管理。系统通过对光伏、风电等分布式能源、储能系统以及负荷需求的协同优化，旨在实现运行成本最小化、碳排放降低以及可再生能源利用率提升等多重目标，同时保障电网的稳定运行。系统支持实时数据输入与动态优化，能够模拟不同天气条件与负荷波动场景下的微电网运行策略。

功能特性

• 多目标优化：综合考虑经济成本与环境保护，实现运行成本与碳排放量的协同优化。
• 动态调度：基于实时或预测的环境数据（光照、风速）与负荷数据，进行滚动优化调度，适应微电网运行条件的变化。
• 高效算法：采用粒子群优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，并提供算法性能分析。
• 全面建模：对微电网中的分布式电源、储能系统、负荷以及网络约束进行详细建模，确保优化结果的可行性。
• 丰富可视化：提供功率平衡、成本分析、优化过程动态演示等多种图表，直观展示优化结果与系统状态。

使用方法

1. 准备输入数据：根据项目要求，准备微电网结构参数、环境数据时序文件、负荷需求数据、能源价格信息以及运行约束条件等配置文件或数据文件。
2. 配置优化参数：在主程序或配置文件中设置粒子群算法的参数（如种群数量、迭代次数、惯性权重等）以及优化目标权重。
3. 运行主程序：执行主程序文件，启动优化计算过程。
4. 获取输出结果：程序运行完成后，将在指定目录生成优化调度方案、经济与环境效益分析、系统运行状态指标以及相关的可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：推荐 8GB 及以上
• 存储空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

main.m 文件作为项目的核心入口与调度中心，其主要功能包括：初始化微电网系统模型参数与运行约束，载入光照、风速、负荷等时序输入数据；调用粒子群优化算法核心函数进行多目标优化求解，寻求最佳的发电与储能调度策略；对优化结果进行后处理与分析，计算总成本、碳排放等关键性能指标；并最终生成调度方案报告与各类可视化图表，如功率平衡图与算法收敛曲线。