小编点评

本文介绍了一种基于改进粒子群算法（PSO）的微电网多目标优化调度方法。文章首先阐述了微电网系统的目标和优化调度的重要性，然后详细描述了所使用的算法和改进点。最后，通过MATLAB编程实现了该算法，并通过实验验证了其优越性。 1. **微电网多目标优化调度模型**： - 文章以微电网系统的运行成本和环境保护成本为优化目标。 - 建立了一个并网方式下的微网多目标优化调度模型。 - 模型考虑了柴油发电机、微型燃气轮机、联络线、储能设备等多种因素。 2. **算法改进与实现**： - 采用了改进的粒子群算法，通过调整粒子的速度和位置更新公式。 - 实现了算法的模块化编程，便于学习和理解。 - 使用MATLAB编写程序，提高了代码的可读性和可维护性。 3. **实验验证**： - 通过与原始粒子群算法的对比，验证了改进算法的有效性。 - 实验结果表明，改进算法在求解微电网多目标优化调度问题时具有更高的效率。 - 改进算法不仅降低了计算复杂度，还提高了解的质量。 总的来说，本文提出的基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度方法，在理论和实践上都具有重要的意义。通过算法改进和实验验证，展示了该方法在解决实际微电网优化问题中的潜力和价值。

正文

 主要内容   

程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加的方式转化为单目标进行求解，程序采用matlab编写，模块化编程，方便学习！

 

  部分代码   

%% 基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度  
% 变量定义如下：
​
% 决策变量：柴油发电机 微型燃气轮机 联络线 储能
% x=[DE(1*24), MT(1*24), Grid(1*24), Bess(1*24)]; 
​
clc;
clear;
close all;
tic
%获取数据
%定义全局变量
global P_load; %电负荷
global Pwt;%风电
global Ppv;%光伏
global buy_price;
global sell_price;
global f1;
global f2;
data=xlsread('mopso_data');
P_load=data(:,1);
Ppv=data(:,2);
Pwt=data(:,3);
buy_price=data(:,4);
sell_price=data(:,5);
%% 算法参数
parameter;%基本参数
​
nVar=4*24;              % 变量数量
VarMin=[ones(1,24)*DEMin, ones(1,24)*MTMin, ...
                 ones(1,24)*GridMin, ones(1,24)*BESSMax_char]; % 变量最小值
VarMax=[ones(1,24)*DEMax, ones(1,24)*MTMax, ...
                 ones(1,24)*GridMax, ones(1,24)*BESSMax_dischar]; % 变量上限
MaxIt=500;      % Maximum Number of Iterations
nPop=200;        % Population Size (Swarm Size)
​
%% 计算
​
[ bestPosition, fitValue, BestCost ] = ...
PSOFUN( @fun_objective,nVar,VarMin,VarMax,MaxIt,nPop );
​

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