微电网优化MATLAB：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）求解微电网优化（提供MATLAB代码）

一、微网系统运行优化模型

微电网优化是指通过对微电网系统中各个组件的运行状态进行监测和调节，以实现微电网系统的高效运行和能源利用的最大化。微电网是由多种能源资源（如太阳能、风能、储能等）和负载（如建筑、工业设备等）组成的小型电力系统，可以独立运行或与主电网互联。微电网优化的目标是通过合理配置和控制微电网系统中的各个组件，以最大程度地提高能源利用效率、降低能源成本、减少对传统电网的依赖，并确保系统的可靠性和稳定性。

微电网优化的方法包括但不限于以下几个方面：
1. 能源资源管理：通过对微电网系统中的各种能源资源进行监测和管理，包括太阳能光伏发电、风能发电、储能等，以实现能源的最大化利用和平衡。
2. 负载管理：通过对微电网系统中的负载进行监测和调节，以实现负载的合理分配和优化控制，提高能源利用效率。
3. 储能管理：通过对微电网系统中的储能设备进行监测和控制，以实现储能的最大化利用和平衡，提高系统的可靠性和稳定性。
4. 电网互联管理：对微电网系统与主电网之间的互联进行监测和控制，以实现微电网系统与主电网之间的能量交换和平衡，提高系统的可靠性和稳定性。
5. 运行策略优化：通过对微电网系统中各个组件的运行策略进行优化，包括发电机组的启停策略、储能设备的充放电策略等，以实现系统的高效运行和能源利用的最大化。

本文的微电网优化模型介绍如下：

微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客

二、遗传算法GA

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从而求得问题的优质解。

遗传算法的算法描述如下：

1. 初始化种群：随机生成一组初始解，称为种群。每个解都是一个染色体，由基因组成。

2. 评估适应度：对于每个染色体，通过适应度函数计算其适应度值。适应度值表示染色体解决问题的能力。

3. 选择操作：根据染色体的适应度值，选择一部分优秀的染色体作为父代。选择操作可以使用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。

4. 交叉操作：从父代中选择两个染色体，通过交叉操作生成新的子代染色体。交叉操作可以使用单点交叉、多点交叉、均匀交叉等方法。

5. 变异操作：对子代染色体进行变异操作，以增加种群的多样性。变异操作可以随机改变染色体中的基因值，或者交换基因位置等。

6. 更新种群：将父代和子代染色体合并，形成新的种群。

7. 重复步骤2至步骤6，直到满足终止条件。终止条件可以是达到最大迭代次数、找到满意的解等。

8. 输出结果：选择适应度最高的染色体作为最优解。

三、遗传算法GA求解微电网优化

（1）部分代码

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=150; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=GA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);


%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'r-','linewidth',2);
legend('GA');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')

（2）部分结果