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1 引言
微电网为分布式电源（尤其是可再生能源）接入大电网提供了一个有效的接入途径。同时，微电网在提高能源利用率方面有显著效果。在其内部，储能电池一方面可以调节微电网的功率，另一方面可以起到削峰填谷的成效。
近年来，针对微电网的经济调度的研究越来越多。例如，刘星月等结合改进的粒子群算法与蒙特卡罗模拟方法对微电网的目标函数求解；高杰在采用优化模型后，采用改进的遗传算法对微电网的日调度进行了研究。文章分析了微电网中各微源的出力特性，在微电网并网运行时以经济成本最低为目标进行算法求解。
2.3 约束条件
微电网运行时，必须满足下列约束。
(2）各微源出力功率不会超出最大、最小值的约束。
3 遗传算法的实现
遗传算法是在生物进化过程得到启发而产生的随机搜索算法。
(1）初始化种群。对N个个体的染色体在其取值范围内进行随机编码，这些个体就构成了一个种群规模为N的种群。
(2）计算适应度。根据要求计算函数适应度。
(3）选择。以每个个体的适应度大小为选择概率对种群进行随机选择。文章在前期采用结合随机选择与随种群迭代次数增加而增加的取优法的选择算法；在迭代后期种群适应度趋于集中时，采用随机选择的方法。随机选择在前期会有一定的误差，待取优法开始选择时会确保优秀个体被选中，避免随机选择在后期给算法带来误差。
因为α≥1，当Enum的值取到N时，选择方式变为随机选择。
(4）交叉操作。交叉算法的选取能够在一定程度上扩大算法对全局搜索的能力。在采用交叉操作前，先将适应度好的3个个体存放在新种群中，使其不会参与交叉操作，防止因参加交叉操作而引起适应度变低，其余种群采用多点随机交叉的方式。
(5）变异操作。该操作可以体现算法的局部搜索能力，在种群个体满足变异概率的前提下，对个体的染色体进行变异以产生新个体，个体的变异概率通常很低。
在操作前，先将适应度好的1个个体挑出并使其不会参与变异操作。为了提高种群跳出局部最优的能力，对参与变异的其他个体的概率进行设定。当前种群迭代次数未达到最大迭代次数的一半，并且α（密集因子）与最大适应度的乘积小于平均适应度时，迭代次数每增加一次，就倍增变异概率的值；当不满足上述条件时，将变异概率变为初始值。
%% 清空环境
clc
clear
close all
global Load Load2 pv wt
%% 24小时负荷，光伏与风力
Load=[101.049,79.991,41.862,101.312,67.139,82,85.085,110.875,115.249,120.687,98.786,103.944,121.629,136.151,137.752,118.824,139.221,157.158,101.689,127.4,135.312,96.692,90.243,109.587];%负荷.
pv=[0,0,0,0,0,0.6,2.4,10.5,30,69,69.9,95.4,129.9,111,120.9,99,71.4,39.9,12.9,0.9,0,0,0,0];%光伏发电
wt=10*[2.67,2.67,2.34,3.12,3.29,4.76,4.77,4.24,3.81,4.59,3.9,4.94,3.55,4.33,3.21,3.29,3.03,3.64,3.73,2.6,3.38,3.12,3.46,3.64];%风力发电
%% 遗传算法参数
MAXGEN=200; %进化代数
sizepop=40; %种群规模
pcross=0.6; %交叉概率
pmutation=0.01; %变异概率
lenchrom=ones(1,48); %变量字串长度,48个变量
bound=[-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
-20 20
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-20 20
30 120
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30 120
30 120
30 120
30 120
30 120]; %BS、DE变量范围
trace=zeros(1,MAXGEN);
%% 个体初始化
gen=1;
fprintf(‘%d ’,gen);
individuals=struct(‘fitness’,zeros(1,sizepop), ‘chrom’,[],‘pgrid’,[],‘Ebat’,[]); %种群结构体
bestfitness=[]; %种群最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好染色体
% 初始化种群
for i=1:sizepop
individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); %随机产生个体
X=individuals.chrom(i,:);
[money pgrid Ebat]=fun(X);
individuals.fitness(i)=money; %个体适应度
individuals.pgrid(i,:)=pgrid;
individuals.Ebat(i,:)=Ebat;
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 张永乐.用于微电网经济调度的改进遗传算法[J].光源与照明. 2022,(05)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长