计及需求响应的粒子群算法求解风能、光伏、柴油机、储能容量优化配置（Matlab代码实现）
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
2.1 需求响应前
2.2 实时电价（需求响应）
2.3 分时电价（需求响应）
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解
💥1 概述
微电网中分布式能源及储能系统的装机容量受当地天气情况、负荷大小、经济效益等多方面影
响［3-4］ 。文献［5］提出了一种微电网安全运行方案，利用控制储能运行模式实现微电网离网转并网无缝切换，缩短双向储能换流器（Power Conversion System，PCS）并网后电压频率工作模式时间，从而避免储能出现大电流运行和系统限功率运行的现象。 文献［6]分析了风光不平衡出力对微电网系统造成的影响，并以平滑效果最优与投资成本最低为目标函数，利用遗传算法求解风光储容量最优配比方案。文献［7］针对含可调节负荷的大型微电网系统，分析清洁电力在进行市场交易时存在的风险，利用综合评价法实现对风光发电在市场交易的合理管控，为绿电参与市场交易提供参考。文献［8]提出了一种含氢储能的微电网结构，结合清洁能源利用率及负荷缺失率为指标，分析以最小总净现值成本为目标下的风光储容量配比方法。文献［9］构建了风、光电源的出力模型，基于非样板机的采集数据真实反应新能源出力场景，结合实测数据改进样板机出力算法，进而更加准确地测算风光容量配比。由于微电网项目需要用到很多一次设备，包括分布式电源、储能装置及各种逆变器，设计结构复杂［14-16］ 。从微电网系统整体设计、施工、维护的角度
出发，分层次地从不同方面对微电网技术的经济性和可靠性进行研究。依据某实际微电网改造示范
项目的安装环境、各电源容量配比、经济效益情况，从办公住宅小区智能微电网改造入手，分析其建筑环境与负荷类型，简化约束条件和容量配比选取原则，利用PSO算法提取经济效益最优目标。
📚2 运行结果
2.1 需求响应前
2.2 实时电价（需求响应）
2.3 分时电价（需求响应）
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]王鑫,陈祖翠,卞在平,王业耀,吴育苗.基于粒子群优化算法的智慧微电网风光储容量优化配置[J].综合智慧能源,2022,44(06):52-58.
[2]王广玲. 微网风光储容量优化配置[D].北方工业大学,2021.DOI:10.26926/d.cnki.gbfgu.2021.000448.