基于MATLAB的智能微电网多源协同粒子群优化调度系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于粒子群优化（PSO）的智能微电网调度方案，整合光伏、风电、发电机与储能设备，优化能源配置以降低运行成本并提升利用效率。系统适用于微电网经济性分析与可再生能源管理。

详 情 说 明

智能微电网多源协同粒子群优化调度系统

项目介绍

本项目基于粒子群优化算法（PSO）开发了一套智能微电网优化调度解决方案。系统能够综合考虑光伏发电、风力发电、传统发电机和储能设备等多种微源的技术特性，通过智能优化算法实现微电网的经济运行与能源高效利用。该系统适用于微电网的规划设计与实时调度，能够有效降低运行成本，提高可再生能源利用率。

功能特性

• 多能源发电功率预测：基于环境数据（光照、风速、温度）预测光伏与风电出力
• 负荷需求分析：处理预测负荷需求时间序列数据
• 运行成本优化：综合考虑燃料成本、运维成本、购售电电价等多目标经济指标
• 储能策略制定：优化储能设备充放电计划，平衡系统供需
• 动态调度方案：根据实时数据和预测信息生成最优的微源出力计划
• 可视化分析：提供经济运行指标、储能状态曲线和优化过程可视化

使用方法

1. 准备输入数据文件，包括微源参数、环境数据、负荷数据和运行约束等
2. 配置优化算法参数（种群大小、迭代次数、惯性权重等）
3. 运行主程序启动优化计算
4. 查看输出结果：调度方案、经济指标、储能状态曲线等
5. 分析优化报告，评估调度方案的可行性与经济性

系统要求

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

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要包括：初始化微电网系统参数与运行约束，构建粒子群优化算法的求解框架，实现多目标适应度函数计算，执行优化迭代过程以寻找最优调度方案，生成各微源的出力计划与储能策略，并输出经济运行分析结果与可视化图表。