【核心复现】基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

文献来源：

近年来，由于传统化石资源逐渐枯竭，同时人们的环保意识逐渐增强，随着人们对风、光等可再生资源的大范围开发与利用，传统的大规模火力发电逐渐被替换，分布式发电( distributed generation，DG) 也飞速发展。而微电网作为这些分布式电源尤其是可再生能源接入大电网的有效途径之一，其自身具有供电灵活、安全、无污染等优点，人们高度重视微电网的研究与应用［1］。微电网的经济优化调度问题是微电网各项研究中的热点［2］。微电网的经济优化调度作用就是在保证所有负荷正常工作的前提之下，合理分配各机组的出力，使得微电网总运行成本最小，从而取得最佳的经济效益［3］。微电网中一般含有不同类型、不同控制方式的可再生微源，使得微电网的优化调度是一个多目标非线性优化问题［4］。传统的数学优化算法不再适用于解决这样复杂的多目标非线性问题，因此微电网的优化调度的求解多采用智能算法寻优［5］。文献［6］针对典型微电网系统，分别在并网和孤网两种运行方式下采用改进鸡群算法和粒子群算法，通过对比，验证了改进鸡群算法的优越性。文献［7］针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题，提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法，并在此基础上，引入 Metropolis 准则，建立了多元互补微电网日优化运行模型，通过仿真，验证了改进粒子群算法的优越性。文献［8］首先建立基于机会约束规划的微电网系统动态经济调度模型，同时建立多目标优化运行模型，再利用模糊处理构造各个目标的隶属度函数，接着采用最大满意度指标法将多目标问题转化为单目标的非线性问题，通过仿真，验证了模型和改进蚁群算法的可行性。文献［9］采用混沌优化、量子比特的实数编码方式、基于实数编码的量子比特的概率交叉、混沌编译及精英保留等策略对遗传算法进行了改进，验证了改进算法的可行性，并将改进的遗传算法用于微电网优化。