基于YALMIP+CPLEX的带储能微电网调度问题最优求解matlab仿真

目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

1.YALMIP简介

2.CPLEX简介

3.基于YALMIP+CPLEX的求解步骤

5.完整工程文件


1.课题概述

微电网作为分布式能源系统的核心组成部分,其优化调度是实现能源高效利用和经济运行的关键。传统的微电网调度问题通常采用启发式算法,但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。YALMIP作为强大的优化建模工具,结合CPLEX求解器,为微电网调度问题提供了精确的数学规划解决方案。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本:Matlab2022a/Matlab2024b

复制代码
................................................................................
figure
plot([0:hours],smooth(soc,3),'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('时段');
ylabel('SOC值');
title('蓄电池SOC状态');
ylim([0,1]);
grid on

PP1=[Pow_wind;Pow_pv;Pow_bat];
PP2=[Pow_jh;Pow_buy;Pow_sell];
PP3=[Pcha;Pdis;];
figure
bar(PP1','stack');
hold on
plot(1:hours,value(Load),'r','linewidth',2);
xlabel('时段');
ylabel('功率/kW');
hold off
legend('风机出力','光伏出力','蓄电池出力','负载');

figure
bar(PP2','stack');
xlabel('时段');
ylabel('功率/kW');
hold off
legend('交换功率','购电电量','售电电量');

figure
bar(PP3'/max(max(PP3)),'stack');
hold on
plot([0:hours],smooth(soc,3),'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('时段');
ylabel('归一化功率/kW');
hold off
legend('充电','充电','SOC');
ylim([-1.2,1.2]);
108

4.系统原理简介

随着能源需求的不断增长和对环境保护的日益重视,微电网作为一种集成分布式电源、储能装置和负载的小型电力系统,受到了广泛关注。微电网能够实现对分布式能源的有效管理和优化调度,提高能源利用效率,降低对大电网的依赖。储能装置在微电网中起着至关重要的作用,它可以平滑分布式电源的输出波动,提高微电网的稳定性和可靠性。

YALMIP是一个用于建模和求解优化问题的MATLAB工具箱,它提供了一种简单而强大的方式来定义和求解各种类型的优化问题。CPLEX 是 IBM 开发的一款高性能的商业优化求解器,能够高效地求解线性规划(LP)、二次规划(QP)、混合整数规划(MIP)等多种优化问题。结合 YALMIP和CPLEX,可以方便地建立和求解带储能微电网的调度优化模型。

带储能微电网主要由分布式电源(如太阳能光伏、风力发电)、储能装置(如电池储能)、负载和电力电子接口等部分组成。分布式电源将可再生能源转换为电能,储能装置用于存储多余的电能或在分布式电源输出不足时释放电能,以满足负载的需求。电力电子接口用于实现不同电源和负载之间的能量转换和控制。

1.YALMIP简介

YALMIP是一个用于建模和求解优化问题的 MATLAB 工具箱,它提供了一种高级的建模语言,允许用户以一种自然的方式定义优化问题。YALMIP 支持多种优化求解器,如 CPLEX、Gurobi、MOSEK 等。

2.CPLEX简介

CPLEX是IBM开发的一款高性能的商业优化求解器,能够高效地求解线性规划(LP)、二次规划(QP)、混合整数规划(MIP)等多种优化问题。CPLEX具有强大的求解能力和良好的稳定性。

3.基于YALMIP+CPLEX的求解步骤

首先,需要在MATLAB中安装YALMIP工具箱,并将CPLEX求解器配置到YALMIP中。具体的安装和配置步骤可以参考YALMIP和CPLEX的官方文档。

在YALMIP中,可以使用sdpvar函数来定义决策变量。对于带储能微电网调度优化问题,需要定义的决策变量包括 Pgrid​(t)、Pch​(t)、Pdis​(t) 和 SOC(t) 等。

根据前面建立的目标函数,在YALMIP中可以使用矩阵运算来定义目标函数。

根据前面建立的约束条件,在 YALMIP 中可以使用逻辑运算符和矩阵运算来定义约束条件。

带储能微电网调度优化问题是一个复杂的多约束优化问题,通过建立合理的数学模型,并结合 YALMIP和CPLEX等工具,可以有效地求解该问题。YALMIP 提供了一种简单而强大的方式来定义优化问题,CPLEX则提供了高效的求解能力。通过对带储能微电网的优化调度,可以提高系统的运行效率,降低运行成本,实现可再生能源的有效利用。

5.完整工程文件

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