基于杂交PSO算法的风光储微网日前优化调度(MATLAB实现).rar
微网中包含：风电、光伏、储能、微型燃气轮机，以最小化电网购电成本、光伏风机的维护成本、蓄电池充放电维护成本、燃气轮机运行成本及污染气体治理成本为目标，综合考虑：功率平衡约束、燃气轮机爬坡约束、电网交换功率约束、储能装置约束、可控微电源出力约束等约束条件建立优化调度模型。
求解算法采用改进的粒子群优化(PSO)算法，引入杂交机制提高全局寻优能力。PSO粒子群算法中，用一种粒子来表示一个个体，每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜索个体，粒子的当前位置即为对应优化问题的一个候选解，粒子的飞行过程即为该个体的搜索过程．粒子的飞行速度可根据粒子历史最优位置和种群历史最优位置进行动态调整．粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子单独搜寻的最优解叫做个体极值，粒子群中最优的个体极值作为当前全局最优解。不断迭代，更新速度和位置。最终得到满足终止条件的最优解。
借鉴遗传算法中的杂交的概念，在每次迭代中，根据杂交率选取指定数量的粒子放入杂交池内，池内的粒子随机地两两杂交，产生同样数目的子代粒子，并用子代粒子代替父代粒子。
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