基于YALMIP和cplex工具箱的微电网最优调度算法matlab仿真 ...

王國慶  论坛元老 | 2025-2-14 22:36:12 | 来自手机 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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目次
1.课题概述
2.体系仿真效果
3.核心程序与模子
4.体系原理简介
4.1 体系建模
4.2 YALMIP工具箱
4.3 CPLEX工具箱
5.完备工程文件


1.课题概述

       基于YALMIP和cplex工具箱的微电网最优调度算法matlab仿真。通过YALMIP和cplex这两个工具箱,完成微电网的最优调度,使得体系的总费用最低。
2.体系仿真效果




3.核心程序与模子

版本:MATLAB2022a
  1. ...................................................................................
  2. %设置优化求解器为cplex
  3. opt = sdpsettings('solver', 'cplex');
  4. % 使用cplex求解器对约束条件和目标函数进行优化求解
  5. optimize(Yc,F,opt);
  6. clc;
  7. disp(['总费用:']);
  8. F
  9. PP     = [Pbuy;-Pdis;P_wind;P_pbv];% 定义一个矩阵,包含电网购电、蓄电池放电、风机出力、光伏出力的数据
  10. PP_neg = [Psell;-Pcha];% 定义一个矩阵,包含电网售电、蓄电池充电的数据
  11. figure
  12. bar(PP','stack');% 绘制堆叠柱状图,显示电网购电、蓄电池放电、风机出力、光伏出力
  13. hold on;
  14. bar(PP_neg','stack');% 绘制堆叠柱状图,显示电网售电、蓄电池充电
  15. hold on;
  16. plot(1:LENS,value(Loads),'k','linewidth',2);
  17. xlabel('时间(h)');
  18. ylabel('功率(kw)');
  19. legend('电网购电','蓄电池放电','风机输出功率','光伏输出功率','电网售电','蓄电池充电','负荷');
  20. hold off;
  21. figure
  22. plot(1:LENS,value(Pbuy+Psell),'-bs',...
  23.     'LineWidth',1,...
  24.     'MarkerSize',6,...
  25.     'MarkerEdgeColor','k',...
  26.     'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);% 绘制电网交互功率曲线
  27. hold on;
  28. plot(1:LENS,value(Pdis+Pcha),'-b^',...
  29.     'LineWidth',1,...
  30.     'MarkerSize',6,...
  31.     'MarkerEdgeColor','k',...
  32.     'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);% 绘制储能交互功率曲线
  33. hold off;
  34. xlabel('时间(h)');
  35. legend('电网交互功率','储能交互功率');
  36. 102
复制代码
4.体系原理简介

       随着分布式能源的广泛应用,微电网作为一种有用的能源管理形式受到了越来越多的关注。微电网最优调度旨在公道分配微电网内各种分布式电源的出力,以实现经济、可靠和环保的运行目的。本文具体先容了基于 YALMIP 和 CPLEX 工具箱的微电网最优调度算法。
       微电网是一种将分布式电源(如风力发电、光伏发电)、储能装置(如蓄电池)、负荷以及控制装置等有机结合的小型电力体系。它可以独立运行,也可以与大电网举行能量交换。微电网的出现为分布式能源的高效利用提供了一种可行的解决方案,同时也对其调度和管理提出了更高的要求。
4.1 体系建模

       微电网最优调度的目的是在满足各种约束条件的前提下,优化分布式电源的出力和储能装置的充放电策略,以最小化运行成本、最大化可再生能源利用率或提高供电可靠性等。由于微电网中存在多种不确定性因素,如可再生能源的间歇性、负荷的波动性等,使得微电网的调度问题变得复杂。
       YALMIP是一个用于建模和求解优化问题的MATLAB工具箱,它提供了一种简洁的方式来定义优化问题的目的函数和约束条件。CPLEX是一款强大的商业优化求解器,能够高效地求解线性规划、二次规划、混合整数规划等多种类型的优化问题。结合YALMIP和CPLEX工具箱,可以方便地实现微电网最优调度算法。
       微电网最优调度的目的通常是最小化运行成本,运行成本重要包括风力发电成本、光伏发电成本、从大电网购电成本、向大电网售电收益以及蓄电池的充放电成本等。目的函数可以表现为:

4.2 YALMIP工具箱

       YALMIP是一个用于建模和求解优化问题的MATLAB工具箱,它提供了一种高级的建模语言,使得用户可以方便地定义优化问题的目的函数和约束条件。在微电网最优调度算法中,利用 YALMIP可以将上述目的函数和约束条件以简洁的方式表现出来。
4.3 CPLEX工具箱

       CPLEX是一款强大的商业优化求解器,能够高效地求解线性规划、二次规划、混合整数规划等多种类型的优化问题。在微电网最优调度算法中,由于存在二进制变量,属于混合整数规划问题,CPLEX可以很好地处理这类问题。
       YALMIP和CPLEX可以相互结合,充实发挥各自的优势。YALMIP提供了简洁的建模语言和机动的求解器接口,而CPLEX则提供了高效的求解能力。通过结合利用,用户可以在 YALMIP中方便地建模,然后利用CPLEX来求解优化问题,避免了繁琐的求解器编程工作。
5.完备工程文件

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