【能量管理系统( EMS )】基于粒子群算法对光伏、蓄电池等分布式能源DG进行规模优化调度研究（Matlab代码实现）-Toy模板网

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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

能量管理系统 (Energy Management System, EMS) 是一种用于优化调度分布式能源 (Distributed Generation, DG) 的技术。其中，光伏和蓄电池是常见的分布式能源形式。该系统利用粒子群算法进行规模优化调度，以实现对DG的有效管理和利用。

在该研究中，光伏和蓄电池作为分布式能源设备，被整合到能量管理系统中。粒子群算法作为一种优化算法应用于系统中，用于在考虑系统约束条件的情况下，寻找最佳的光伏和蓄电池的规模和调度策略。

研究的目标是通过对光伏和蓄电池的规模进行优化，使得系统的能效最大化或运行成本最小化。同时，通过合理调度光伏发电和蓄电池充放电，实现对电网负荷的平衡和优化。

通过粒子群算法的优化调度，能量管理系统可以更好地协调光伏和蓄电池等分布式能源设备的运行，实现电力系统的高效、稳定和可靠运行。此外，该研究还可以为制定分布式能源的规模和调度策略提供参考和指导，促进可再生能源的大规模应用和智能电网的发展。

📚2 运行结果

【能量管理系统( EMS )】基于粒子群算法对光伏、蓄电池等分布式能源DG进行规模优化调度研究（Matlab代码实现）,算法,分布式,能源

部分代码：

%% Main PSO
for n_ite=1:set.Niteration
for n_par=1:set.Nparticle
[LPSP,COE]=EMS(particle(n_par).position(1),...
particle(n_par).position(2),...
particle(n_par).position(3));
%% Calculate Mark
Mark=set.weight_LPSP*abs(LPSP-set.desired_LPSP)+...
set.weight_COE*COE/set.Normal_COE;
%% Best Particle
if isempty(particle(n_par).best_Mark) || particle(n_par).best_Mark>Mark
particle(n_par).best_position=particle(n_par).position;
particle(n_par).best_LPSP=LPSP;
particle(n_par).best_COE=COE;
particle(n_par).best_Mark=Mark;
end
%% Best Global
if (n_ite==1 && n_par==1) || best_global.Mark>Mark
best_global.position=particle(n_par).position;
best_global.LPSP=LPSP;
best_global.COE=COE;
best_global.Mark=Mark;
end
log_global(n_ite)=best_global;

%% Velocity and New Position
particle(n_par).velocity=set.w*particle(n_par).velocity...
+set.c1*(particle(n_par).best_position-particle(n_par).position)...
+set.c2*(best_global.position-particle(n_par).position);
particle(n_par).position=particle(n_par).position...
+particle(n_par).velocity;

%% Round Position
particle(n_par).position(1)=round(particle(n_par).position(1));
particle(n_par).position(2)=round(particle(n_par).position(2));
particle(n_par).position(3)=round(particle(n_par).position(3));

%% Limit Position
if particle(n_par).position(1)<set.Npv_min
particle(n_par).position(1)=set.Npv_min;
end
if particle(n_par).position(2)<set.Nbat_min
particle(n_par).position(2)=set.Nbat_min;
end
if particle(n_par).position(3)<set.Ndg_min
particle(n_par).position(3)=set.Ndg_min;
end
if particle(n_par).position(1)>set.Npv_max
particle(n_par).position(1)=set.Npv_max;
end
if particle(n_par).position(2)>set.Nbat_max
particle(n_par).position(2)=set.Nbat_max;
end
if particle(n_par).position(3)>set.Ndg_max
particle(n_par).position(3)=set.Ndg_max;
end
end
end
clear LPSP COE Mark n_ite n_par

%% Show Result
for n_ite=1:set.Niteration
LPSP(n_ite)=log_global(n_ite).LPSP;
COE(n_ite)=log_global(n_ite).COE;
end
subplot(2,1,1);
plot(LPSP);
grid on;
xlabel('n-th Iteration')
ylabel('Loss of Load Probability, LPSP');

subplot(2,1,2);
plot(COE);
grid on;
xlabel('n-th Iteration')
ylabel('Cost of Energy, COE ($)');

tpro=toc;
fprintf('The optimum system size is:\n Npv=%d\n Nbat=%d\n Ndg=%d\nwith the LPSP = %.3f%% and COE = $%.2f\nCompute in %.2f s\n',...
best_global.position,best_global.LPSP*100,best_global.COE,tpro);
beep;