基于MATLAB的微电网多源协同优化调度粒子群算法仿真系统

资 源 简 介

该系统应用MATLAB实现粒子群算法，对微电网中的光伏、风电、燃气轮机及储能系统进行多目标优化调度。通过智能算法协调各微源出力，有效降低运行成本并提升能源利用效率，适合微电网优化研究与应用。

详 情 说 明

微电网多源协同优化调度粒子群算法仿真系统

项目介绍

本项目基于粒子群优化算法（PSO），开发了一套微电网多源协同优化调度仿真系统。系统针对包含光伏发电、风力发电、燃气轮机和储能系统的微电网，建立多目标优化模型，通过智能算法优化各微源的出力策略，实现运行成本最小化和能源利用率最大化的目标。系统提供完整的优化模型建立、算法实现模块，以及优化前后对比分析功能，可直接运行并展示优化效果。

功能特性

• 多源协同优化：综合考虑光伏、风电、燃气轮机、储能四大微源的运行特性与约束条件
• 多目标优化：以实现运行成本最小化和能源利用率最大化为优化目标
• 智能算法核心：采用粒子群优化算法进行高效求解
• 完整可视化分析：提供优化结果对比、收敛曲线、出力计划等多种可视化图表
• 用户友好接口：支持参数灵活配置，便于不同场景下的仿真分析

使用方法

1. 参数配置：在相应配置文件中设置微电网参数和算法参数

- 光伏发电参数：光照强度、光伏板效率、装机容量 - 风力发电参数：风速数据、风机功率曲线、装机容量 - 燃气轮机参数：燃料成本系数、运行效率、启停成本 - 储能系统参数：电池容量、充放电效率、SOC限制 - 负荷需求数据：24小时负荷功率曲线 - 算法参数：粒子数量、迭代次数、惯性权重等PSO参数

1. 运行仿真：执行主程序启动优化计算过程

1. 结果分析：系统自动生成并展示以下输出结果：

- 各微源24小时最优出力计划 - 最小化总运行成本的目标函数值 - PSO迭代过程收敛曲线 - 优化前后运行成本对比分析 - 各微源利用率统计报告 - 24小时各微源出力曲线叠加展示

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 确保MATLAB优化工具箱可用
• 至少4GB可用内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件构建了完整的微电网优化调度仿真框架，具体实现了以下核心功能：初始化微电网系统参数与算法配置，建立包含经济运行成本和能源利用效率的多目标优化模型，执行粒子群优化算法的迭代求解过程，分析优化结果的收敛特性与调度方案有效性，并生成多种可视化图表用于展示优化前后的对比分析及各微源的运行状态。