优化配置基于matlab遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题含Matlab源码 228期

Posted 2022-01-28 紫极神光

一、简介

1 引言
风能是一种清洁能源，但由于自然条件的变化，风速和风向不断的、随机的变化，导致风力发电输出功率具有不稳定性和不可预测性，直接影响微电网的调度运行，而通过风力发电系统和储能设备的协调配合，可以提高风力发电技术的可调度性和可控性。
近年来，混合储能的容量配置及控制策略得到广泛的关注。混合储能将容量小、寿命长、功率比较高储能环节与容量比较大、循环次数受限、相对能量比高、功率比低的储能环节结合使用，如将超级电容器与蓄电池混合。但是对混合储能的研究仍然处于初级阶段，而且研究主要集中在控制策略上，对容量配置的研究较少。目前对容量配置的研究大多按照经验配置混合储能的容量，未用定量的分析。本文中风力发电系统的储能装置是蓄电池和超级电容器混合组成的，混合储能系统的容量配置是一个非线性规划问题，利用遗传算法进行求解，配置混合储能装置的全生命周期最小费用。

2 模型分析
基于蓄电池和超级电容器混合储能独立风力发电系统的结构如图 1 所示。当风速比较大时，储能装置处于充电状态，将电能存储起来；当风速比较弱或者峰值负荷时储能装置为负荷供电，以保证系统平稳连续的供电，提高供电可靠性。

3 其他见参考文献

二、部分源代码

clc;
clear;
close all
%% 基础参数
%风电出力
Pwind=[24.6,22.1,17.5,13.5,10.1,8.5,13.9,23.5,25.8,29.4,35.1,38.9,36.9,32.5,30.3,25,23.2,25.1,27.8,32.3,35.3,35.5,25,10.8,];
 %原电网24小时负荷
Pload=[55,50,53.1,49.4,54,49.4,45.6,34.8,30.1,25.2,21.8,10,10.9,11.2,6.3,5.9,5,5.6,18.6,35,36.2,37.1,40.2,25.3];
N = 100;  %种群内个体数目
N_chrom = 25; %染色体节点数，也就是每个个体有多少条染色体，其实说白了就是看适应函数里有几个自变量。
iter = 1000; %迭代次数，也就是一共有多少代
mut = 0.2;  %突变概率
acr = 0.2; %交叉概率
best = 1;
%每个节点的值的区间
for i=1:24
    chrom_range(1,(i+1)) = 0;
    chrom_range(2,(i+1)) = 0;
    if (Pload(i)-Pwind(i))>=0
        chrom_range(2,(i+1)) =(Pload(i)-Pwind(i));
    else
        chrom_range(1,(i+1)) = (Pload(i)-Pwind(i));
    end
end
chrom_range(1,1) = 100;
chrom_range(1,2:25) = -35;
chrom_range(2,1) = 80000;
chrom_range(2,2:25) = 50;
chrom = zeros(N, N_chrom);%存放染色体的矩阵
fitness = zeros(N, 1);%存放染色体的适应度
fitness_ave = zeros(1, iter);%存放每一代的平均适应度
fitness_best = zeros(1, iter);%存放每一代的最优适应度
chrom_best = zeros(1, N_chrom+1);%存放当前代的最优染色体与适应度
%% 初始化，这只是用于生成第一代个体，并计算其适应度函数
chrom = Initialize(N, N_chrom, chrom_range); %初始化染色体
fitness = CalFitness(chrom, N, N_chrom); %计算适应度
chrom_best = FindBest(chrom, fitness, N_chrom); %寻找最优染色体
fitness_best(1) = chrom_best(end); %将当前最优存入矩阵当中
fitness_ave(1) = CalAveFitness(fitness); %将当前平均适应度存入矩阵当中
%% 用于生成以下其余各代，一共迭代多少步就一共有多少代
for t = 2:iter
    chrom = MutChrom(chrom, mut, N, N_chrom, chrom_range, t, iter); %变异，这个进行基因突变处理的函数原理没有懂！！！
    chrom = AcrChrom(chrom, acr, N, N_chrom); %交叉
    fitness = CalFitness(chrom, N, N_chrom); %计算适应度
    chrom_best_temp = FindBest(chrom, fitness, N_chrom); %寻找最优染色体
    if chrom_best_temp(end)>chrom_best(end) %替换掉当前储存的最优
        chrom_best = chrom_best_temp;
    end
    %%替换掉最劣
    [chrom, fitness] = ReplaceWorse(chrom, chrom_best, fitness);
    fitness_best(t) = chrom_best(end); %将当前最优存入矩阵当中
    fitness_ave(t) = CalAveFitness(fitness); %将当前平均适应度存入矩阵当中
end
%% 作图
figure(1)
plot( 1:iter, fitness_best, 'b')
grid on
legend( '迭代优化结果')
%e=PlotModel(chrom_best);
figure(2)
t=1:24;
Pwind=[24.6,22.1,17.5,13.5,10.1,8.5,13.9,23.5,25.8,29.4,35.1,38.9,36.9,32.5,30.3,25,23.2,25.1,27.8,32.3,35.3,35.5,25,10.8,];
 %原电网24小时负荷
Pload=[55,50,53.1,49.4,54,49.4,45.6,34.8,30.1,25.2,21.8,10,10.9,11.2,6.3,5.9,5,5.6,18.6,35,36.2,37.1,40.2,25.3];
plot(t,Pwind,'-')
hold on
plot(t,Pload,'-o')
hold on
plot(t,chrom_best(2:25),'-.')
legend( '风电出力','电网负荷','蓄电池出力')
%% 输出结果
disp(['最优染色体为', num2str(chrom_best(1:end-1))])
disp(['最优适应度为', num2str(chrom_best(end))])

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]欧名勇,陈仲伟,谭玉东,文明,周志成.基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化[J].电力科学与技术学报,２０２０年９月