一、微电网模型介绍
参考文献：
1\]李兴莘,张靖,何宇,等.基于[改进粒子群算法](https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%94%B9%E8%BF%9B%E7%B2%92%E5%AD%90%E7%BE%A4%E7%AE%97%E6%B3%95&spm=1001.2101.3001.7020 "改进粒子群算法")的微电网多目标优化调度\[J\].电力科学与工程, 2021, 37(3):7 ### 二、鳗鱼和石斑鱼优化器求解微电网 #### 2.1算法简介 鳗鱼和石斑鱼优化器（Eel and grouper optimizer，EGO）是2024年提出的一种智能优化算法，EGO算法的灵感来自海洋生态系统中鳗鱼和石斑鱼的共生相互作用和觅食策略。 参考文献： \[1\]A. Mohammadzadeh, S. Mirjalili, Eel and Grouper Optimizer: A Nature-inspired Optimization Algorithm, Cluster Computing , in press, 2024DOI: Eel and grouper optimizer: a nature-inspired optimization algorithm \| Cluster Computing 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/139967595 #### 2.2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=100; % Maximum number of iterations [Best_score,Xbest,Convergence_curve]=(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %% 画结果图 figure(1) semilogy(Convergence_curve,'r-','linewidth',2); legend(''); xlabel('迭代次数') ylabel('运行成本与环境保护成本之和') saveas(gca,'1.jpg'); ``` #### 2.3部分结果      ### 三、完整MATLAB代码