MATLAB 实现多能源系统（MES）多目标优化
MATLAB 实现多能源系统（MES）多目标优化
- 上层用 粒子群算法（PSO） 搜索设备启停与出力计划
- 下层用 SVM 回归 快速评估非线性约束（如设备寿命损耗、需求侧响应潜力）
- 目标：① 最小化综合运行成本 ② 最小化 CO₂ 排放 ③ 最大化可再生能源消纳率
一、文件结构
main_pso_svm_mes.m % 主程序
pso_engine.m % 改进 PSO 引擎（非线性权重 + 浓度算子）
svm_evaluate.m % 快速 SVM 约束评估
mes_data.mat % 设备参数/负荷/光伏预测
二、主脚本 main_pso_svm_mes.m
%% 0. 环境
clear; clc; close all;
load mes_data.mat % 含 PV、Load、Device、Price、CO2Fac
addpath ./functions%% 1. 问题维度
Nvar = 24*3; % 24h × [PV, Bat, Grid] 出力（连续）%% 2. PSO 参数
pop = 50; maxIter = 100;
wMax = 0.9; wMin = 0.4; % 非线性惯性权重
c1 = 2; c2 = 2;%% 3. 预训练 SVM（寿命损耗回归）
Xtrain = Device.histPower; % 历史功率样本
Ytrain = Device.histWear; % 对应寿命损耗 (%)
svmModel = fitrsvm(Xtrain, Ytrain, 'KernelFunction', 'gaussian', ...'KernelScale', 'auto', 'Standardize', true);%% 4. 运行改进 PSO
[xBest, fBest] = pso_engine(@mes_objective, Nvar, pop, maxIter, ...wMax, wMin, c1, c2, svmModel);%% 5. 结果输出
plotResult(xBest, fBest); % 成本、排放、消纳率 Pareto 前沿
fprintf('最优成本 = %.2f ￥\n', fBest(1));
fprintf('CO₂ 排放 = %.2f kg\n', fBest(2));
fprintf('可再生能源消纳率 = %.2f %%\n', fBest(3)*100);
三、PSO 引擎（改进版 ）
function [xBest, fBest] = pso_engine(fun, dim, pop, iter, wMax, wMin, c1, c2, svmModel)
% 非线性权重 + 浓度算子防止早熟
x = rand(pop, dim) .* (ub - lb) + lb;
v = zeros(pop, dim);
f = zeros(pop, 3); % 3 目标
for i = 1:popf(i,:) = fun(x(i,:), svmModel);
end
[pBest, fBest] = min(f); % 初始全局最优
for k = 1:iterw = wMax - (wMax-wMin)*(k/iter)^2; % 非线性下降% 浓度算子：拥挤度前 20 % 粒子速度放大crowding = pdist2(x, x); [~,idxC] = max(sum(crowding<0.1,2));v(idxC,:) = v(idxC,:) * 1.2;% 速度/位置更新v = w*v + c1*rand.*(pBest - x) + c2*rand.*(gBest - x);x = x + v;x = max(min(x, ub), lb); % 边界处理% 评估for i = 1:popf(i,:) = fun(x(i,:), svmModel);if dominates(f(i,:), fBest)pBest(i,:) = x(i,:); fBest = f(i,:);endend% 拥挤度维护外部存档（Pareto 前沿）archive = updateArchive(x, f, archive);
end
xBest = archive.x;
fBest = archive.f;
end
四、SVM 快速约束评估 svm_evaluate.m
function wear = svm_evaluate(x, svmModel)
% 输入：24h 功率序列，输出：预测寿命损耗 (%)
wear = predict(svmModel, x');
end
五、多目标函数（含成本/排放/消纳）
function f = mes_objective(x, svmModel)
x = reshape(x, 24, []); % 24×3
PV = x(:,1); Bat = x(:,2); Grid = x(:,3);% 1. 综合运行成本
costPV = sum(PV .* Price.PV);
costBat = sum(abs(Bat) .* Price.BatDeg);
costGrid = sum(Grid .* Price.GridBuy);
f(1) = costPV + costBat + costGrid;% 2. CO₂ 排放
emissPV = 0; % 可再生近似 0
emissGrid = sum(Grid .* CO2Fac.grid);
f(2) = emissPV + emissGrid;% 3. 可再生消纳率
renewUsed = sum(PV + Bat); % 实际使用
renewAvail = sum(Load.hist); % 历史负荷 ≈ 可用
f(3) = -renewUsed / renewAvail; % 负号 → 最大化
end
参考代码 多能源系统优化包含粒子群SVM等优化算法 www.youwenfan.com/contentcsl/80721.html
六、扩展
- 混合整数：把设备启停变为 0-1 变量，用 PSO-MILP 两阶段 求解
- 强化学习：用 DDPG 替代 SVM 评估，可在线学习设备老化模型 。
- 硬件在环：将 PSO 外层放入 FPGA，SVM 评估在 ARM 核，循环周期 < 1 ms 。