基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真

1.课题概述
       基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真。通过遗传算法优化风光储微电网的充放电控制过程，然后达到削峰填谷的能量管理目标。

2.系统仿真结果
（完整程序运行后无水印）

3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a

while gen < MAXGEN;   
      gen
      Pe0 = 0.99;
      pe1 = 0.01; 
 
      FitnV=ranking(Objv);    
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
      Selch=mut( Selch,pe1);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
 
      for a=1:1:NIND  
          X      = phen1(a,:);
          %计算对应的目标值
          [epls] = func_obj(X);
          Ee     = epls;
          JJ(a,1)= Ee;
      end 
      
      Objvsel=(JJ);    
      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
      gen=gen+1; 
      %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
      Error(gen) = mean(JJ);
end 
 
figure;
plot(Error,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('适应度函数的优化过程');
 
 
figure;
plot(1./Error,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('微网运行日收益函数-公式1的优化过程');
 
[fitness,Socopt,Pbessopt,pbnewopt,Pbess2] = func_objoutput(X);
save R.mat 

4.系统原理简介
       风光储微电网是一种将风力发电、光伏发电以及储能系统集成在一起的小型电力系统，能够在并网或孤岛模式下运行。风力发电利用风力驱动风力发电机产生电能；光伏发电通过光伏效应将太阳能转换为电能；储能系统则用于存储多余的电能，起到平滑功率波动、提供备用电源等作用。

4.1 削峰填谷的基本概念与意义
       概念：削峰填谷是指在电力需求较高的峰值时段，减少电网的供电压力，而在电力需求较低的谷值时段，储存多余的电能，以达到平衡电力供需、提高电力系统稳定性和运行效率的目的。

       意义：对于微电网来说，削峰填谷可以降低微电网对大电网的依赖，减少购电成本；同时，能够提高微电网内分布式电源的利用效率，延长储能设备的使用寿命，对微电网的经济、稳定运行具有重要意义。

4.2 GA优化
      优化目标的确定：根据微电网的实际需求和运行特点，确定削峰填谷的优化目标。除了前面提到的最小化运行成本外，还可以考虑其他目标，如最小化功率波动、最大化可再生能源的利用率等。这些目标可以单独作为优化目标，也可以通过设置权重系数将多个目标组合成一个综合目标函数。

      在实际开发过程中，将问题的解空间转换为遗传算法可以处理的染色体编码空间。在风光储微电网削峰填谷能量管理系统中，染色体可以表示为各时段风力发电、光伏发电、储能系统的功率输出以及充放电状态等决策变量的组合。