基于YALMIP+CPLEX的带储能微电网调度问题最优求解matlab仿真

1.课题概述

微电网作为分布式能源系统的核心组成部分，其优化调度是实现能源高效利用和经济运行的关键。传统的微电网调度问题通常采用启发式算法，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。YALMIP作为强大的优化建模工具，结合CPLEX求解器，为微电网调度问题提供了精确的数学规划解决方案。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本：Matlab2022a/Matlab2024b

................................................................................
figure
plot([0:hours],smooth(soc,3),'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('时段');
ylabel('SOC值');
title('蓄电池SOC状态');
ylim([0,1]);
grid on
 
PP1=[Pow_wind;Pow_pv;Pow_bat];
PP2=[Pow_jh;Pow_buy;Pow_sell];
PP3=[Pcha;Pdis;];
figure
bar(PP1','stack');
hold on
plot(1:hours,value(Load),'r','linewidth',2);
xlabel('时段');
ylabel('功率/kW');
hold off
legend('风机出力','光伏出力','蓄电池出力','负载');
figure
bar(PP2','stack');
xlabel('时段');
ylabel('功率/kW');
hold off
legend('交换功率','购电电量','售电电量');
 
figure
bar(PP3'/max(max(PP3)),'stack');
hold on
plot([0:hours],smooth(soc,3),'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('时段');
ylabel('归一化功率/kW');
hold off
legend('充电','充电','SOC');
ylim([-1.2,1.2]);
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4.系统原理简介

随着能源需求的不断增长和对环境保护的日益重视，微电网作为一种集成分布式电源、储能装置和负载的小型电力系统，受到了广泛关注。微电网能够实现对分布式能源的有效管理和优化调度，提高能源利用效率，降低对大电网的依赖。储能装置在微电网中起着至关重要的作用，它可以平滑分布式电源的输出波动，提高微电网的稳定性和可靠性。       YALMIP是一个用于建模和求解优化问题的MATLAB工具箱，它提供了一种简单而强大的方式来定义和求解各种类型的优化问题。CPLEX 是 IBM 开发的一款高性能的商业优化求解器，能够高效地求解线性规划（LP）、二次规划（QP）、混合整数规划（MIP）等多种优化问题。结合 YALMIP和CPLEX，可以方便地建立和求解带储能微电网的调度优化模型。         带储能微电网主要由分布式电源（如太阳能光伏、风力发电）、储能装置（如电池储能）、负载和电力电子接口等部分组成。分布式电源将可再生能源转换为电能，储能装置用于存储多余的电能或在分布式电源输出不足时释放电能，以满足负载的需求。电力电子接口用于实现不同电源和负载之间的能量转换和控制。