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漳州做网站建设公司,北京市网站建设企业,邢台同城,关键词comMatlabYALMIPCPLEX求解带储能的微电网优化调度问题最近在折腾微电网优化调度的课题#xff0c;发现用MatlabYALMIPCPLEX这套组合拳处理这类问题贼方便。特别是涉及到储能系统的时间耦合约束#xff0c;用YALMIP建模比手写矩阵舒服太多了。今天咱们就通过一个24小时调度案例YALMIPCPLEX求解带储能的微电网优化调度问题最近在折腾微电网优化调度的课题发现用MatlabYALMIPCPLEX这套组合拳处理这类问题贼方便。特别是涉及到储能系统的时间耦合约束用YALMIP建模比手写矩阵舒服太多了。今天咱们就通过一个24小时调度案例看看怎么用这些工具搞定包含光伏、风电、柴油机和储能电池的系统。先来看系统结构光伏板白天发电风机看天吃饭柴油机当备胎储能电池负责削峰填谷。目标是最小化总运行成本柴油发电成本储能损耗同时满足负荷需求。关键约束包括功率平衡、储能SOC限制、设备出力范围等。建模第一步定义决策变量% 24小时各设备出力变量 P_pv sdpvar(24,1); % 光伏出力 P_wind sdpvar(24,1); % 风机出力 P_diesel sdpvar(24,1); % 柴油机出力 P_charge sdpvar(24,1); % 储能充电功率 P_discharge sdpvar(24,1);% 储能放电功率 SOC sdpvar(24,1); % 储能荷电状态这里用sdpvar声明优化变量注意储能需要定义SOC状态量这个变量会形成时间耦合——当前时刻的SOC取决于上一时刻的值。接着处理约束条件重点看储能部分constraints []; % 储能动态约束 for t 2:24 constraints [constraints, SOC(t) SOC(t-1) P_charge(t)*eta_c - P_discharge(t)/eta_d]; end % 充放电互斥约束 constraints [constraints, P_charge 0, P_discharge 0, P_charge.*P_discharge 0]; % 关键不能同时充放电这里有个坑要注意直接写Pcharge和Pdischarge不同时非零可能导致求解困难更聪明的做法是引入二进制变量不过对于小规模问题可以用乘积归零约束先凑合。目标函数设定也讲究技巧fuel_cost sum(C_diesel * P_diesel); % 柴油成本 battery_wear sum(0.1*abs(P_charge) 0.15*abs(P_discharge)); % 简化损耗模型 objective fuel_cost battery_wear;这里用绝对值处理充放电损耗实际工程中可能需要更精细的循环寿命模型但作为示例够用了。求解环节才是见证奇迹的时刻options sdpsettings(solver,cplex,verbose,1); optimize(constraints, objective, options);跑完记得检查求解状态if result.problem 0 % 提取结果做可视化 plot(1:24, [value(P_diesel), value(P_pv), value(P_wind)]); stairs(1:24, value(SOC), LineWidth,2); else error(求解失败检查约束是否冲突); end典型结果会显示储能系统在电价高峰时段放电在光伏出力过剩时充电。有个实用技巧遇到模型不可行时用YALMIP的diagnostics功能快速定位冲突约束diagnostics(constraints, objective)最后说点血泪经验处理24小时调度时记得给SOC加边界约束0.2~0.9避免电池过充过放柴油机出力建议加上爬坡率限制实际数据导入可以用xlsread直接读Excel表格里的负荷曲线和预测发电量。这套方案实测在普通办公电脑上求解时间不超过5秒比某些智能算法快得多。关键是模型修改灵活——想加需求响应改两行约束的事。想考虑不确定性YALMIP也支持ROBUST优化模块不过那就是另一个故事了。