MATLAB实现遗传算法优化微网调度
MATLAB实现遗传算法优化微网调度
1.微网调度
微网调度是指对局部区域内分布式电源(如光伏、风电)、储能系统、可控负荷等进行协同优化控制,以确保微网经济、可靠、高效运行的技术。其核心任务是通过预测、决策与实时控制,实现能源供需平衡。
调度通常分为日内调度与实时调度:前者基于风光出力和负荷预测,制定最优运行计划;后者则应对实际波动,调整发电与负荷。通过优化算法,调度目标包括降低运行成本、减少网损、提升可再生能源消纳能力等。
随着智能化发展,人工智能、大数据等技术正深度融合于微网调度中,使其在园区、岛屿、偏远地区等场景中发挥关键作用,增强能源自治能力,支撑新型电力系统建设。
2.MATLAB主程序
% 微网遗传算法优化调度 —— 主程序, 兼容R2014b+clc;close all;clear all;warning off;%清除变量%======================== 场景与参数 ========================%
P = mg_params();              % 读取默认场景/设备/价格参数
T = P.T; dt = P.dt;%======================== GA 参数设置 ========================%
GA.popSize   = 120;           % 种群规模
GA.maxGen    = 300;           % 进化代数
GA.pc        = 0.9;           % 交叉概率
GA.pm        = 0.08;          % 变异概率
GA.eliteNum  = 2;             % 精英保留个数(>=1)
GA.seed      = 2025;          % 随机种子,便于复现实验
rng(GA.seed);% 染色体维度:每个时段 3 个变量 [P_dg, P_b, P_g]
nVarPerT = 3;
nVar = T * nVarPerT;% 连续变量上下界(按时段逐一复制)
lb_t = [P.dg_min, -P.pb_ch_max, -P.grid_exp_max];  % dg下限,电池最小功率(充电负),电网最小功率(售电为负)
ub_t = [P.dg_max,  P.pb_dis_max,  P.grid_imp_max]; % dg上限,电池最大放电,电网最大购电
LB = repmat(lb_t, 1, T);
UB = repmat(ub_t, 1, T);%======================== 运行 GA ========================%
[bestX, bestFit, his] = ga_optimize(@(x)fitness_microgrid(x,P), nVar, LB, UB, GA);%======================== 解码与评估 ========================%
[sol, feas] = decode_chromosome(bestX, P);
[Cost, comp, pen, detail] = fitness_microgrid(bestX, P); %%======================== 作图 ========================%
plot_results(P, sol, his, comp, feas);% 打印关键结果
fprintf('\n=== 优化完成 ===\n');
fprintf('最优总成本: %.2f 元\n', Cost);
fprintf('罚函数: %.2e\n', pen.total);
fprintf('SOC 终值: %.3f (约束区间 [%.2f, %.2f])\n', feas.SOC_end, P.soc_min, P.soc_max);
fprintf('最大功率平衡残差: %.3f kW\n', feas.max_balance_res);%======================== 约束检查 ========================%
check_feasibility(P, sol);
3.程序结果


=== 优化完成 ===
最优总成本: 1923781.36 元
罚函数: 1.92e+06
SOC 终值: 0.584 (约束区间 [0.20, 0.90])
最大功率平衡残差: 42.221 kW
4.代码、程序订制(MATLAB、Python) →QQ:1579325979
4.1 各类智能算法
中文名称  | 英文全称  | 缩写  | 出现年份  | 
遗传算法  | Genetic Algorithm  | GA  | 1975  | 
粒子群优化算法  | Particle Swarm Optimization  | PSO  | 1995  | 
蚁群优化算法  | Ant Colony Optimization  | ACO  | 1992  | 
模拟退火算法  | Simulated Annealing  | SA  | 1983  | 
免疫优化算法  | Immune Optimization Algorithm  | IA  | 1986  | 
贪婪算法  | Greedy Algorithm  | -  | 1970  | 
差分进化算法  | Differential Evolution  | DE  | 1997  | 
混合蛙跳算法  | Shuffled Frog Leaping Algorithm  | SFLA  | 2003  | 
人工蜂群算法  | Artificial Bee Colony  | ABC  | 2005  | 
人工鱼群算法  | Artificial Fish Swarm Algorithm  | AFSA  | 2002  | 
萤火虫算法  | Glowworm Swarm Optimization  | GSO  | 2005  | 
果蝇优化算法  | Fruit Fly Optimization Algorithm  | FOA  | 2011  | 
布谷鸟搜索算法  | Cuckoo Search  | CS  | 2009  | 
猴群算法  | Monkey Algorithm  | MA  | 2008  | 
免疫网络算法  | Immune Network Algorithm  | aiNet  | 2000  | 
水滴算法  | Intelligent Water Drops Algorithm  | IWD  | 2007  | 
和声搜索算法  | Harmony Search  | HS  | 2001  | 
克隆选择算法  | Clonal Selection Algorithm  | CLONALG  | 2000  | 
禁忌搜索算法  | Tabu Search  | TS  | 1986  | 
爬山算法  | Hill Climbing  | HC  | 1940  | 
引力搜索算法  | Gravitational Search Algorithm  | GSA  | 2009  | 
细菌觅食优化算法  | Bacterial Foraging Optimization  | BFO  | 2002  | 
蝙蝠算法  | Bat Algorithm  | BA  | 2010  | 
邻域搜索算法  | Neighborhood Search  | NS  | 1960  | 
变邻域搜索算法  | Variable Neighborhood Search  | VNS  | 1997  | 
蜜蜂交配优化算法  | Honey Bees Mating Optimization  | HBMO  | 2001  | 
文化基因算法  | Memetic Algorithm  | MA  | 1989  | 
烟花算法  | Fireworks Algorithm  | FWA  | 2010  | 
思维进化算法  | Mind Evolutionary Algorithm  | MEA  | 1998  | 
蜻蜓算法  | Dragonfly Algorithm  | DA  | 2016  | 
虚拟力场算法  | Virtual Force Field Algorithm  | VFF  | 1989  | 
遗传规划  | Genetic Programming  | GP  | 1992  | 
鲸鱼优化算法  | Whale Optimization Algorithm  | WOA  | 2016  | 
灰狼优化算法  | Grey Wolf Optimizer  | GWO  | 2014  | 
狼群算法  | Wolf Pack Algorithm  | WPA  | 2007  | 
鸡群优化算法  | Chicken Swarm Optimization  | CSO  | 2014  | 
生物地理学优化算法  | Biogeography-Based Optimization  | BBO  | 2008  | 
分布估计算法  | Estimation of Distribution Algorithm  | EDA  | 1996  | 
帝国竞争算法  | Imperialist Competitive Algorithm  | ICA  | 2007  | 
天牛须搜索算法  | Beetle Antennae Search Algorithm  | BAS  | 2017  | 
头脑风暴优化算法  | Brain Storm Optimization  | BSO  | 2011  | 
人工势场法  | Artificial Potential Field  | APF  | 1986  | 
猫群算法  | Cat Swarm Optimization  | CSO  | 2006  | 
蚁狮优化算法  | Ant Lion Optimizer  | ALO  | 2015  | 
飞蛾火焰优化算法  | Moth-Flame Optimization  | MFO  | 2015  | 
蘑菇繁殖优化算法  | Mushroom Reproduction Optimization  | MRO  | 2020  | 
麻雀搜索算法  | Sparrow Search Algorithm  | SSA  | 2020  | 
水波优化算法  | Water Wave Optimization  | WWO  | 2015  | 
斑鬣狗优化算法  | Spotted Hyena Optimizer  | SHO  | 2017  | 
雪融优化算法  | Snow Ablation Optimization  | SAO  | 2022  | 
蝴蝶优化算法  | Butterfly Optimization Algorithm  | BOA  | 2019  | 
磷虾群算法  | Krill Herd Algorithm  | KHA  | 2012  | 
黏菌算法  | Slime Mould Algorithm  | SMA  | 2020  | 
人类学习优化算法  | Human Learning Optimization  | HLO  | 2014  | 
母亲优化算法  | Mother Optimization Algorithm  | MOA  | 2023  | 
4.2各类优化问题
各种优化课题  | 各种优化课题  | 
车间调度  | 路由路网优化  | 
机场调度  | 顺序约束项目调度  | 
工程项目调度  | 双层规划  | 
港口调度  | 零件拆卸装配问题优化  | 
生产线平衡问题  | 水资源调度  | 
用电调度  | 库位优化  | 
公交车发车调度  | 库位路线优化  | 
车辆路径物流配送优化  | 武器分配优化  | 
选址配送优化  | 覆盖问题优化  | 
物流公铁水问题优化  | 管网问题优化  | 
供应链、生产计划、库存优化  | PID优化  | 
库位优化、货位优化  | VMD优化  | 
4.3各类神经网络、深度学习、机器学习
序号  | 模型名称  | 核心特点  | 适用场景  | 
1  | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络分类  | 双向捕捉序列上下文信息  | 自然语言处理、语音识别  | 
2  | BP 神经网络分类  | 误差反向传播训练  | 通用分类任务  | 
3  | CNN 卷积神经网络分类  | 自动提取空间特征  | 图像、视频分类  | 
4  | DBN 深度置信网络分类  | 多层受限玻尔兹曼机堆叠  | 特征学习、降维  | 
5  | DELM 深度学习极限学习机分类  | 结合 ELM 与深度架构  | 复杂分类任务  | 
6  | ELMAN 递归神经网络分类  | 含反馈连接的递归结构  | 时间序列、语音  | 
7  | ELM 极限学习机分类  | 随机生成隐藏层,快速训练  | 小样本学习  | 
8  | GRNN 广义回归神经网络分类  | 基于径向基函数回归  | 函数逼近、时间序列  | 
9  | GRU 门控循环单元分类  | 门控机制简化 LSTM  | 序列建模  | 
10  | KELM 混合核极限学习机分类  | 结合多核 ELM  | 高维复杂数据  | 
11  | KNN 分类  | 基于距离的分类方法  | 模式识别  | 
12  | LSSVM 最小二乘法支持向量机分类  | 最小二乘优化 SVM  | 小样本分类  | 
13  | LSTM 长短时记忆网络分类  | 门控机制处理长期依赖  | 语言建模  | 
14  | MLP 全连接神经网络分类  | 多层感知机  | 通用分类  | 
15  | PNN 概率神经网络分类  | 基于贝叶斯原理  | 模式识别  | 
16  | RELM 鲁棒极限学习机分类  | 增强鲁棒性的 ELM  | 噪声数据  | 
17  | RF 随机森林分类  | 多棵决策树集成  | 高维、非线性数据  | 
18  | SCN 随机配置网络模型分类  | 随机生成网络结构  | 快速训练  | 
19  | SVM 支持向量机分类  | 寻找最优分类超平面  | 二分类、多分类  | 
20  | XGBOOST 分类  | 梯度提升决策树  | 大规模结构化数据  | 
21  | ANFIS 自适应模糊神经网络预测  | 融合模糊逻辑与神经网络  | 复杂非线性系统建模  | 
22  | ANN 人工神经网络预测  | 多层神经元网络  | 通用预测任务  | 
23  | ARMA 自回归滑动平均模型预测  | 线性时间序列建模  | 时间序列预测  | 
24  | BF 粒子滤波预测  | 基于蒙特卡洛采样  | 动态系统状态估计  | 
25  | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络预测  | 双向捕捉序列信息  | 时间序列、文本预测  | 
26  | BLS 宽度学习神经网络预测  | 增量学习结构  | 在线学习  | 
27  | BP 神经网络预测  | 误差反向传播训练  | 通用预测  | 
28  | CNN 卷积神经网络预测  | 自动特征提取  | 图像、视频预测  | 
29  | DBN 深度置信网络预测  | 多层无监督预训练  | 特征学习预测  | 
30  | DELM 深度学习极限学习机预测  | 结合 ELM 与深度结构  | 复杂预测任务  | 
31  | DKELM 回归预测  | 动态核 ELM 回归  | 时间序列回归  | 
32  | ELMAN 递归神经网络预测  | 递归结构处理时序  | 时间序列  | 
33  | ELM 极限学习机预测  | 快速训练  | 小样本回归  | 
34  | ESN 回声状态网络预测  | 储备池计算  | 时间序列预测  | 
35  | FNN 前馈神经网络预测  | 前向传播  | 通用预测  | 
36  | GMDN 预测  | 基因表达数据网络建模  | 生物信息学预测  | 
37  | GMM 高斯混合模型预测  | 多高斯分布建模  | 密度估计、聚类  | 
38  | GRNN 广义回归神经网络预测  | 径向基函数回归  | 函数逼近  | 
39  | GRU 门控循环单元预测  | 门控机制简化 LSTM  | 时间序列预测  | 
40  | KELM 混合核极限学习机预测  | 多核 ELM 回归  | 高维回归  | 
41  | LMS 最小均方算法预测  | 线性回归的迭代优化  | 自适应滤波  | 
42  | LSSVM 最小二乘法支持向量机预测  | 最小二乘优化 SVM  | 回归预测  | 
43  | LSTM 长短时记忆网络预测  | 门控处理长期依赖  | 时间序列预测  | 
44  | RBF 径向基函数神经网络预测  | 径向基函数逼近  | 函数拟合  | 
45  | RELM 鲁棒极限学习机预测  | 增强鲁棒性的 ELM  | 噪声数据回归  | 
46  | RF 随机森林预测  | 决策树集成  | 回归预测  | 
47  | RNN 循环神经网络预测  | 循环连接处理序列  | 时间序列预测  | 
48  | RVM 相关向量机预测  | 稀疏贝叶斯学习  | 回归、分类  | 
49  | SVM 支持向量机预测  | 寻找最优超平面  | 回归预测  | 
50  | TCN 时间卷积神经网络预测  | 一维卷积处理时序  | 时间序列预测  | 
51  | XGBoost 回归预测  | 梯度提升决策树  | 大规模回归  | 
