基于YALMIP和cplex工具箱的微电网最优调度算法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
4.1 系统建模
4.2 YALMIP工具箱
4.3 CPLEX工具箱
5.完整工程文件
1.课题概述
基于YALMIP和cplex工具箱的微电网最优调度算法matlab仿真。通过YALMIP和cplex这两个工具箱，完成微电网的最优调度，使得系统的总费用最低。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
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%设置优化求解器为cplex
opt = sdpsettings('solver', 'cplex');
% 使用cplex求解器对约束条件和目标函数进行优化求解
optimize(Yc,F,opt);clc;
disp(['总费用:']);
F
PP = [Pbuy;-Pdis;P_wind;P_pbv];% 定义一个矩阵，包含电网购电、蓄电池放电、风机出力、光伏出力的数据
PP_neg = [Psell;-Pcha];% 定义一个矩阵，包含电网售电、蓄电池充电的数据figure
bar(PP','stack');% 绘制堆叠柱状图，显示电网购电、蓄电池放电、风机出力、光伏出力
hold on;
bar(PP_neg','stack');% 绘制堆叠柱状图，显示电网售电、蓄电池充电
hold on;
plot(1:LENS,value(Loads),'k','linewidth',2);
xlabel('时间(h)');
ylabel('功率(kw)');
legend('电网购电','蓄电池放电','风机输出功率','光伏输出功率','电网售电','蓄电池充电','负荷');
hold off;figure
plot(1:LENS,value(Pbuy+Psell),'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);% 绘制电网交互功率曲线
hold on;
plot(1:LENS,value(Pdis+Pcha),'-b^',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);% 绘制储能交互功率曲线
hold off;
xlabel('时间(h)');
legend('电网交互功率','储能交互功率');
1024.系统原理简介
随着分布式能源的广泛应用，微电网作为一种有效的能源管理形式受到了越来越多的关注。微电网最优调度旨在合理分配微电网内各种分布式电源的出力，以实现经济、可靠和环保的运行目标。本文详细介绍了基于 YALMIP 和 CPLEX 工具箱的微电网最优调度算法。
微电网是一种将分布式电源（如风力发电、光伏发电）、储能装置（如蓄电池）、负荷以及控制装置等有机结合的小型电力系统。它可以独立运行，也可以与大电网进行能量交换。微电网的出现为分布式能源的高效利用提供了一种可行的解决方案，同时也对其调度和管理提出了更高的要求。
4.1 系统建模
微电网最优调度的目标是在满足各种约束条件的前提下，优化分布式电源的出力和储能装置的充放电策略，以最小化运行成本、最大化可再生能源利用率或提高供电可靠性等。由于微电网中存在多种不确定性因素，如可再生能源的间歇性、负荷的波动性等，使得微电网的调度问题变得复杂。
YALMIP是一个用于建模和求解优化问题的MATLAB工具箱，它提供了一种简洁的方式来定义优化问题的目标函数和约束条件。CPLEX是一款强大的商业优化求解器，能够高效地求解线性规划、二次规划、混合整数规划等多种类型的优化问题。结合YALMIP和CPLEX工具箱，可以方便地实现微电网最优调度算法。
微电网最优调度的目标通常是最小化运行成本，运行成本主要包括风力发电成本、光伏发电成本、从大电网购电成本、向大电网售电收益以及蓄电池的充放电成本等。目标函数可以表示为：
4.2 YALMIP工具箱
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，使得用户可以方便地定义优化问题的目标函数和约束条件。在微电网最优调度算法中，使用 YALMIP可以将上述目标函数和约束条件以简洁的方式表示出来。
4.3 CPLEX工具箱
CPLEX是一款强大的商业优化求解器，能够高效地求解线性规划、二次规划、混合整数规划等多种类型的优化问题。在微电网最优调度算法中，由于存在二进制变量，属于混合整数规划问题，CPLEX可以很好地处理这类问题。
YALMIP和CPLEX可以相互结合，充分发挥各自的优势。YALMIP提供了简洁的建模语言和灵活的求解器接口，而CPLEX则提供了高效的求解能力。通过结合使用，用户可以在 YALMIP中方便地建模，然后利用CPLEX来求解优化问题，避免了繁琐的求解器编程工作。
5.完整工程文件
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