含风电场的十机24时系统机组出力优化算法

基于MATLAB的含风电场的十机24小时系统机组出力优化算法的实现框架，结合了多种优化算法和风电场特性。该算法考虑了风电场出力预测误差、机组出力约束以及风电场与火电机组的协同优化。

1. 参数设置

% 系统参数
numMachines = 10; % 机组数量
numHours = 24; % 时间段数量
windFarmCapacity = 100; % 风电场总容量 (MW)
thermalCapacity = 500; % 火电机组总容量 (MW)
demand = [100:10:300]; % 24小时负荷需求 (MW)

% 优化参数
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
populationSize = 50; % 粒子群大小

2. 风电场出力预测

% 风电场出力预测 (简化模型)
function windPower = predictWindPower(numHours)
    % 假设风电场出力服从正态分布，均值为风电场容量的70%
    meanWindPower = 0.7 * windFarmCapacity;
    stdWindPower = 0.1 * windFarmCapacity;
    windPower = max(0, meanWindPower + stdWindPower * randn(1, numHours));
end

3. 优化算法（基于粒子群优化PSO）

% 初始化粒子群
function [particles, velocities, personalBest, globalBest] = initializePSO(numMachines, numHours, populationSize)
    particles = rand(populationSize, numMachines * numHours); % 随机初始化粒子位置
    velocities = zeros(size(particles)); % 初始化速度为零
    personalBest = particles; % 初始个人最优位置
    globalBest = mean(personalBest, 1); % 初始全局最优位置
end

% 更新粒子位置和速度
function [particles, velocities, personalBest, globalBest] = updatePSO(particles, velocities, personalBest, globalBest, w, c1, c2)
    r1 = rand(size(particles));
    r2 = rand(size(particles));
    velocities = w * velocities + c1 * r1 .* (personalBest - particles) + c2 * r2 .* (globalBest - particles);
    particles = particles + velocities;
    % 更新个人最优和全局最优
    for i = 1:size(particles, 1)
        if fitness(particles(i, :)) < fitness(personalBest(i, :))
            personalBest(i, :) = particles(i, :);
        end
    end
    [~, bestIdx] = min(cellfun(@fitness, num2cell(personalBest, 2)));
    globalBest = personalBest(bestIdx, :);
end

% 适应度函数
function cost = fitness(schedule)
    % 计算调度方案的总成本（简化模型）
    cost = sum(schedule.^2); % 假设成本与出力平方成正比
end

4. 主程序

% 风电场出力预测
windPower = predictWindPower(numHours);

% 初始化PSO
[particles, velocities, personalBest, globalBest] = initializePSO(numMachines, numHours, populationSize);

% PSO主循环
for iter = 1:maxIterations
    [particles, velocities, personalBest, globalBest] = updatePSO(particles, velocities, personalBest, globalBest, 0.5, 1.5, 1.5);
    fprintf('Iteration %d: Best Cost = %.2f\n', iter, fitness(globalBest));
end

% 输出最优调度方案
optimalSchedule = reshape(globalBest, numMachines, numHours);
disp('Optimal Schedule:');
disp(optimalSchedule);

参考代码 含风电场的十机24时系统机组出力优化算法 youwenfan.com/contentcnb/80639.html

说明

1. 参数设置：定义了机组数量、时间段数量、风电场和火电机组的容量等基本参数。
2. 风电场出力预测：使用简化模型预测风电场每小时的出力，假设出力服从正态分布。
3. 优化算法：使用粒子群优化（PSO）算法优化机组出力。PSO算法通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找最优调度方案。
4. 主程序：初始化PSO算法，进行迭代优化，并输出最优调度方案。