一、微网系统运行优化模型
微电网优化模型介绍：
二、红尾鹰算法RTH
红尾鹰算法（Red‑tailed hawk algorithm ，RTH）由Seydali Ferahtia等人于2023年提出，该算法模拟了红尾鹰的狩猎行为，具有搜索效率高等特点。 红尾鹰的狩猎过程分为三个阶段。在高空翱翔阶段，红尾鹰探索搜索空间，确定具有猎物位置的区域。在低空翱翔阶段，红尾在猎物周围的选定区域内移动，以选择狩猎的最佳位置。然后，红尾鱼在急转和俯冲阶段摆动并击中目标。
参考文献：
1\]Ferahtia, S., Houari, A., Rezk, H. et al. **Red-tailed hawk algorithm for numerical optimization and real-world problems.** Sci Rep 13, 12950 (2023). [https://doi.org/10.1038/s41598-023-38778-3.](https://doi.org/10.1038/s41598-023-38778-3. "https://doi.org/10.1038/s41598-023-38778-3.") ### 三、红尾鹰算法RTH求解微电网优化 （1）部分代码 ``` close all; clear ; clc; global P_load; %电负荷 global WT;%风电 global PV;%光伏 %% TestProblem=1; [lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem); SearchAgents_no=50; % Number of search agents Max_iteration=800; % Maximum number of iterations [Best_score,Xbest,Convergence_curve]=RTH(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %% 画结果图 figure(1) semilogy(Convergence_curve,'k-','linewidth',2); legend('RTH'); xlabel('迭代次数') ylabel('运行成本与环境保护成本之和') ``` （2）部分结果    ### 四、完整MATLAB代码