本文主要是介绍Matlab|基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
主要内容
1.1 上层微网群模型
1.2 下层微网模型
部分程序
实现效果
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主要内容
本文复现《基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度》文献的目标级联部分，
建立微网群系统的两级递阶优化调度模型: 上层是微网群能量调度中心优化调度模型，下层是子微网优化调度模型，然后对所建递阶优化调度模型耦合性和分布性进行分析，采用一种新型的协同优化方法———目标级联法，实现上下层模型的解耦独立优化，以3微网为算例进行验证，证明方法的可行性。
1.1 上层微网群模型
1.2 下层微网模型
部分程序
%程序开发时间：2023年1月26日
%欢迎关注微信公众号：电力程序
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%%目标级联协调优化
gPMG = zeros(3,24);%微网群与微网间联络功率
gPpcc1 = zeros(1,24);%微网1与微网群联络功率，下同
gPpcc2 =zeros(1,24);
gPpcc3 = zeros(1,24);
parameterATC;
figure(1);
errorSet = [];
for k=1:8
[y1(k),gPpcc1,x_P_g1,x_P_ch1,x_P_dis1,x_P_w1,x_P_v1,x_c_ld1,Load1]=lower1(pho,gPMG,v,w);%下层微网1
[y2(k),gPpcc2,x_P_ch2,x_P_dis2,x_P_w2,x_P_v2,x_c_ld2,Load2]=lower2(pho,gPMG,v,w);%下层微网2
[y3(k),gPpcc3,x_P_g3,x_P_ch3,x_P_dis3,x_P_w3,x_P_v3,x_c_ld3,Load3]=lower3(pho,gPMG,v,w);%下层微网3
[y4(k),gPMG]=upperthree(pho,v,w,gPpcc1,gPpcc2,gPpcc3);%上层微网群
%%----得到结果----
gPMG=value(gPMG);
gPpcc1=value(gPpcc1);
gPpcc2=value(gPpcc2);
gPpcc3=value(gPpcc3);
gPMGc(:,k)=gPMG(:,10);%10时刻微网群连接变量数据储存
gPpcc1c(k)=gPpcc1(10);%10时刻微网1连接变量数据储存
gPpcc2c(k)=gPpcc2(10);%10时刻微网2连接变量数据储存
gPpcc3c(k)=gPpcc3(10);%10时刻微网3连接变量数据储存postError = norm(gPMG-[gPpcc1;gPpcc2;gPpcc3])disp(sprintf('postError=%f',postError));errorSet = [errorSet postError];%画图figure(1),plot(errorSet),pause(0.1)xlabel('迭代次数');ylabel('误差值');v=v+2*w*w*postError;w=beta*w;yalmip('clear');
end
%最终迭代后结果图
figure;
ldz=max(x_c_ld1,0);
ldf=min(x_c_ld1,0);
wwz=max(gPpcc1,0);
wwf=min(gPpcc1,0);
yyf=[-x_P_ch1;ldf;wwf]';
bar(yyf,'stack');
hold on
yyz=[-x_P_dis1;x_P_g1;x_P_w1;x_P_v1;ldz;wwz]';
bar(yyz,'stack');
plot(Load1,'r','LineWidth',1.5)
xlabel('时间/h');
ylabel('功率/MW');
title('微网1功率');
sy=legend('储能充电','负荷响应','接受微网群电功率','储能放电','发电','风电','光伏','负荷响应','供给其他微网','微网1负荷');
sy.NumColumns = 3;
ylim([-6 14]);
figure;
ldz=max(x_c_ld2,0);
ldf=min(x_c_ld2,0);
wwz=max(gPpcc2,0);
wwf=min(gPpcc2,0);
yyf=[-x_P_ch2;ldf;wwf]';
bar(yyf,'stack');
hold on
yyz=[-x_P_dis2;x_P_w2;x_P_v2;ldz;wwz]';
bar(yyz,'stack');
plot(Load2,'r','LineWidth',1.5)
xlabel('时间/h');
ylabel('功率/MW');
title('微网2功率');
sy=legend('储能充电','负荷响应','接受微网群电能','储能放电','风电','光伏','负荷响应','供给其他微网','微网2负荷');
sy.NumColumns = 3;
ylim([-2 8]);
figure;
ldz=max(x_c_ld3,0);
ldf=min(x_c_ld3,0);
wwz=max(gPpcc3,0);
wwf=min(gPpcc3,0);
yyf=[-x_P_ch3;ldf;wwf]';
bar(yyf,'stack');
hold on
yyz=[-x_P_dis3;x_P_g3;x_P_w3;x_P_v3;ldz;wwz]';
bar(yyz,'stack');
plot(Load3,'r','LineWidth',1.5)
xlabel('时间/h');
ylabel('功率/MW');
title('微网3功率');
sy=legend('储能充电','负荷响应','接受微网群电能','储能放电','发电','风电','光伏','负荷响应','供给其他微网','微网3负荷');
sy.NumColumns = 3;
ylim([-5 11]);
figure;
title_name = '微网群连接变量时段10趋同过程';
title(title_name); %%关键
subplot(311)
plot(gPpcc1c,'o--','LineWidth',1.5)
hold on
plot(gPMGc(1,:),'r-o','LineWidth',1.5)
grid on
legend('下层连接变量值','上层连接变量值');
xlabel('迭代次数');
ylabel('子微网1联络功率');
subplot(312)
plot(gPpcc2c,'o--','LineWidth',1.5)
hold on
plot(gPMGc(2,:),'r-o','LineWidth',1.5)
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('子微网2联络功率');
subplot(313)
plot(gPpcc3c,'o--','LineWidth',1.5)
hold on
plot(gPMGc(3,:),'r-o','LineWidth',1.5)
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('子微网3联络功率');
实现效果
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这篇关于Matlab|基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
