【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）-开发者社区

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💥1 概述

文献：

基于粒子群算法（PSO）的风-水电联合优化运行仿真分析旨在实现风电场效益的最大化。PSO相较于遗传算法（GA）具有更快的收敛速度且未超约束，因此被选为优化算法。通过仿真结果表明，风-水电联合供电不仅提高了风电场的收益，还使风电场的功率输出更加平稳。这一优化方案有助于提高风电在电力系统中的占比，从而推动我国风电产业的进一步发展。

基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究是指利用粒子群算法来优化风电和水电（抽水蓄能）的联合发电调度，以实现电网的稳定运行和经济性。

粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过不断地更新粒子的位置和速度来搜索最优解。在风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度中，可以将风电和水电（抽水蓄能）的发电调度问题转化为一个多目标优化问题，即在考虑电网负荷平衡的情况下，最大化利用风电和水电（抽水蓄能）发电资源，降低电网运行成本。

具体而言，研究中可以将风电和水电（抽水蓄能）的发电调度问题转化为一个多变量的优化问题，其中包括风电和水电（抽水蓄能）的发电功率、储能状态和放电功率等变量。然后利用粒子群算法来搜索最优的调度方案，使得风电和水电（抽水蓄能）的发电能力能够最大化地与电网负荷需求相匹配，同时考虑到储能的状态和放电的功率限制。

通过基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究，可以实现风电和水电（抽水蓄能）的协调运行，提高电网的可靠性和经济性，同时促进可再生能源的大规模应用和发展。

一、研究背景与意义

随着全球能源需求的增长和能源结构的转型，风能和水能作为重要的可再生能源，其开发和利用受到广泛关注。然而，风电出力具有间歇性和随机性，这严重制约了风电渗透率的提高。为了平抑风电输出的波动性，提高风电的可控性和电网的稳定性，需要辅以合适的调节手段。抽水蓄能电站具有高效清洁、实时调节能力强、容量大等优点，被认为是与风电联合配套运行的理想装置。因此，研究风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度具有重要的现实意义。

二、粒子群算法概述

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解。PSO算法具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。

在PSO算法中，每个粒子代表解空间中的一个候选解，通过跟踪自身和群体的历史最优信息，不断调整自身位置（解），来逼近全局最优解。粒子具有位置和速度两个属性，位置对应解空间中的一个点，速度决定粒子下一步的移动方向和距离。适应值用于评价粒子的优劣，个体最优（pBest）是粒子自身历史上找到的最佳位置，全局最优（gBest）是整个群体中所有粒子找到的最佳位置。

三、风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度模型

1. 问题描述

风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度问题旨在实现风电场效益的最大化，同时保证电网的稳定运行。该问题可以转化为一个多目标优化问题，即在考虑电网负荷平衡的情况下，最大化利用风电和水电（抽水蓄能）发电资源，降低电网运行成本。

2. 模型构建

决策变量：包括风电和水电（抽水蓄能）的发电功率、储能状态和放电功率等。
目标函数：可以设定为风电场效益最大化，同时考虑电网负荷平衡、发电成本最小化等因素。例如，可以构建以发电成本最小化和风电利用率最大化为目标的多目标函数。
约束条件：包括电网负荷平衡约束、风电和水电（抽水蓄能）的发电功率约束、储能状态约束等。

3. 模型求解

利用粒子群算法来搜索最优的调度方案。具体步骤如下：

初始化粒子群：随机生成一群粒子，初始化其位置和速度。位置对应解空间中的一个候选解，速度决定粒子下一步的移动方向和距离。
计算适应值：根据目标函数计算每个粒子的适应值，用于评价粒子的优劣。
更新个体最优和全局最优：记录每个粒子的个体最优位置（pBest）和整个群体的全局最优位置（gBest）。
迭代更新：根据PSO算法的速度和位置更新公式，迭代更新每个粒子的速度和位置。在每次迭代中，粒子通过跟踪自身和群体的历史最优信息，不断调整自身位置，以逼近全局最优解。
终止条件判断：当达到预设的最大迭代次数或全局最优解的精度满足问题要求时，停止迭代并输出全局最优解。

四、研究案例与结果分析

1. 研究案例

以某地区的风电场和抽水蓄能电站为例，构建风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度模型。设定风电场装机容量、抽水蓄能电站的储能容量、电网负荷需求等参数，利用粒子群算法进行求解。

2. 结果分析

风电场效益：通过联合优化调度，风电场的收益得到显著提高。粒子群算法能够搜索到最优的调度方案，使得风电场在满足电网负荷需求的同时，最大化利用风电资源，降低发电成本。
风电输出功率平滑度：联合优化调度能够平滑风电输出功率的波动性。抽水蓄能电站通过储能和放电操作，有效平抑了风电的间歇性和随机性，提高了风电的可控性和电网的稳定性。
经济效益与环境效益：在峰谷电价政策下，风蓄联合系统将低谷时段的廉价电能转化为高峰时段的珍贵电能，取得良好的经济效益。同时，联合运行还减少了弃风现象，提高了清洁能源在电力系统中的份额，减少火电出力，具有一定的环境效益。

五、改进策略与优化方向

1. 改进粒子群算法

参数优化：通过调整惯性权重、学习因子等参数，提高算法的收敛速度和搜索能力。例如，可以采用动态惯性权重策略，使算法在初期具有较强的全局搜索能力，在后期具有较强的局部搜索能力。
混合算法：将粒子群算法与其他优化算法相结合，形成混合算法。例如，可以将粒子群算法与遗传算法相结合，利用遗传算法的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力，提高算法的优化效果。

2. 考虑更多不确定性因素

风电预测误差：在实际运行中，风电预测存在一定的误差。为了提高联合优化调度的准确性，可以考虑风电预测误差对调度方案的影响，并构建相应的鲁棒优化模型。
负荷不确定性：电网负荷需求也具有一定的不确定性。可以通过构建负荷预测模型，考虑负荷的不确定性对调度方案的影响，并制定相应的调度策略。

3. 多时间尺度优化调度

日前调度与日内调度相结合：构建日前调度和日内调度相结合的多时间尺度优化调度模型。日前调度主要考虑长期的负荷需求和风电预测信息，制定大致的调度方案；日内调度则根据实时的负荷需求和风电出力情况，对日前调度方案进行微调，提高调度的准确性和灵活性。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 清空环境
clc
clear
tic %记录运行开始时间
%% 基本遗传算法求解
%输入参数列表
%P_v 风电场的可利用风能
%P_g 风电场装机容量
%eta_p 水泵抽水效率
%eta_h 水力发效率
%t 每个时段长度
%C 上网电价
%C_p 抽水费用
%P_DL 舍弃的功率
%E 水库储能

%输出参数列表
%P_w 风机功率
%P_h 水力发电功率
%P_p 水泵抽水功率
%P 风电场输出功率(整个系统输出功率)
%% 模型参数设置
load('P_v.mat') %输入已知参数一天内风能功率P_v
n=length(P_v); %确定时间尺度
[C,C_p]=price(n); %确定上网电价
P_gmax=12; %风电场最大装机容量
P_gmin=0;
P_hmax=3;
P_hmin=0;
P_pmax=3;
P_pmin=0;
E_max=24;
P_min=3;
P_max=8; %电网限制的功率，限制风电场输送到电网的效率
eta_p=0.8; %水泵抽水效率
eta_g=0.75;
eta_h=eta_g/eta_p; %水力发电效率
t=1; %每个时段长
%% PSO算法中参数初始化
%粒子群算法中的两个参数——加速度因数，∈[0,4]
c1 =2;
c2 =2;
w_start=0.9;
w_end=0.4; %惯性因子,影响全局和局部搜索能力
Vmax=3;
Vmin=-3; %速度的最大最小值
maxgen=300; %进化次数
sizepop=500; %种群规模,种群粒子数，每个粒子的维数为24×3=72个
NVAR=24; %变量个数，即维度Dim