基于MATLAB的风光互补电力系统容量优化配置与运行模拟平台

资 源 简 介

该MATLAB项目采用优化算法，综合考虑风光互补特性、负荷需求、设备参数和经济指标，实现风电机组、光伏组件和储能系统的最佳容量配置与运行策略优化，提升电力系统供能可靠性。

详 情 说 明

风光互补电力系统容量优化配置与运行模拟平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的风光互补电力系统优化设计工具。其核心目标是通过先进的优化算法，为包含风力发电、光伏发电和蓄电池储能的混合系统确定最经济的设备容量配置与运行策略。项目综合考虑了风光资源的时空互补特性、负荷需求的波动、设备的技术性能以及全生命周期的经济性，旨在实现系统供电可靠性要求下的总成本最小化。

功能特性

• 多源数据分析：支持导入和处理风速、太阳辐照度等气象数据以及电力负荷数据，进行时间序列分析和互补性评估。
• 负荷预测：集成负荷预测模型，可为系统规划提供未来的负荷需求曲线。
• 多目标优化建模：采用遗传算法、粒子群优化等智能算法，构建以经济性（如初始投资、LCOE）和可靠性（如缺电率）为目标的多目标优化模型。
• 系统运行仿真：基于优化得到的容量配置，进行长时间序列（如全年逐时）的运行模拟，分析系统发电、储能、耗电的动态平衡。
• 综合结果评估：提供完整的 techno-economic（技术经济）评估指标，包括平准化能源成本、投资回收期等。
• 结果可视化：生成丰富的图表，直观展示资源与负荷曲线、系统运行状态以及成本效益分析结果。

使用方法

1. 准备输入数据：将所需的气象数据、负荷数据、设备参数和约束条件按指定格式整理好（例如，CSV文件或MATLAB数据文件）。
2. 配置参数：在主脚本或配置文件中设置优化算法的参数（如种群大小、迭代次数）、经济性参数（如贴现率）以及系统约束条件。
3. 运行优化：执行主程序。程序将自动进行优化计算，寻找最优配置方案。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出关键结果（如最优容量、LCOE），并自动生成一系列可视化图表以供分析。
5. 结果分析：根据输出的图表和数据进行系统性能评估，验证配置方案的合理性与经济性。

系统要求

• 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、全局优化工具箱（用于遗传算法等）、统计与机器学习工具箱（用于数据分析）

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能。它首先负责读取用户提供的风光资源、负荷需求以及设备技术经济参数等输入数据。随后，它调用内置的多目标优化算法，以系统的总成本和可靠性为优化目标，求解风力发电机、光伏组件和蓄电池的最佳安装容量。在获得优化配置方案后，该文件会启动系统运行模拟模块，对配置方案进行逐时的全年运行仿真，计算发电量、储能状态和系统可靠性指标。最后，它完成经济性评估并生成包含功率平衡、成本分析在内的多种可视化图表，用于展示最终的优化与模拟结果。