59文章解读与程序——《含电动汽车的区域综合能源系统优化调度研究》已提供下载资源

👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆下载资源链接👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆

《《《《《《《《更多资源还请持续关注本专栏》》》》》》》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

针对多孤岛场景下的综合能源系统,本文研究了电动汽车作为可削减负荷和储能设备提供系统紧急备用容量的能力。分析了电孤岛、气孤岛、全孤岛等三种孤岛场景下电动汽车提供的紧急备用策略,电动汽车通过削减自身充电负荷并通过动力电池向系统放电,维持系统能量供需平衡关系。构建了一种电动汽车提供紧急备用的综合能源系统日内短时间尺度优化调度方法,分不同孤岛场景阐述了所提方法的适用性。设定雨雪极端天气和电动汽车储能容量最低时刻为故障场景,对三种多孤岛场景进行了算例仿真。

部分代码展示：

function [zbest,s]=PSOMain(N,sizepop,maxgen,Obj)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%下面是优化阶段
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%粒子群算法参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 2;
c2 = 2;
% maxgen=20;    %进化次数
% sizepop=10;   %种群规模
Vmax=0.05;
Vmin=-0.05; 
s=0;

pop=zeros(N,1);
alfa = 0.1;
%% 产生初始粒子和速度
%   k
for j=1:sizepop
    %随机产生一个种群
    for i=1:N     %初始化粒子的维数
        %%%%%%%%%%%%使得角度在（0,2π上均匀分布）%%%%%%%%%%%%%%
        pop(((j-1)*N+i))=rand;    %初始种群位置,即节点的角度
        V(((j-1)*N+i),1)=alfa*randn(1);     %初始化速度,即旋转的角度,每次旋转一度
    end
end
scale=0;
%% 个体极值和群体极值
zbest=pop(1:N,:);   %全局最佳
gbest=pop;    %个体最佳
fitnessgbest=scale(1)*ones(1,sizepop);   %个体最佳适应度值
fitzbest=scale(1);   %全局最佳适应度值
s(1)=fitzbest;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%需要改，主感知方向作为粒子的位置，用速度表示主感知方向变换的角度，最后统一将调整方向，质心的受力主要用来防止粒子过于密集
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for K=2:maxgen     %迭代更新的次数
    w=1; 
    for j=1:sizepop   % 20个粒子
        for i=1:N  %粒子的维数
            %速度更新
            V(((j-1)*N+i),:) = w*V(((j-1)*N+i),:) + c1*rand*(gbest(((j-1)*N+i),:) - pop(((j-1)*N+i),:)) + c2*rand*(zbest(i,:) - pop(((j-1)*N+i),:));
            V(((j-1)*N+i),V(((j-1)*N+i),:)>Vmax)=Vmax;
            V(((j-1)*N+i),V(((j-1)*N+i),:)<Vmin)=Vmin;  %V为质心绕节点顺时针旋转的角度
            
            %种群更新
            pop(((j-1)*N+i),:)=pop(((j-1)*N+i),:)+V(((j-1)*N+i),:);
            pop(((j-1)*N+i),:) = min(max((pop(((j-1)*N+i),:)),0),1);
            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        end
        scale(j)=Obj(pop(((j-1)*N+1):((j-1)*N+N),:));
        fitness(j)=scale(j);   
        
        %个体最优更新
        if fitness(j) > fitnessgbest(j)
            gbest(((j-1)*N+1):((j-1)*N+N),:) = pop(((j-1)*N+1):((j-1)*N+N),:);
            fitnessgbest(j) = fitness(j); 
        end
        
        %群体最优更新
        if fitness(j) > fitzbest
            zbest = pop(((j-1)*N+1):((j-1)*N+N),:);
            fitzbest = fitness(j);
        end
    end
    s(K)=fitzbest; 
%     K
    fitzbest
end

效果展示：

👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆下载资源链接👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆

《《《《《《《《更多资源还请持续关注本专栏》》》》》》》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download