在MATLAB中，已知某建筑的逐时负荷，以系统成本、光伏自耗率、光伏自给率为目标函数，用粒子群法对太阳能光伏电池系统的光伏装机量和电池容量进行优化的程序

以下是一个MATLAB程序，使用粒子群优化算法对太阳能光伏电池系统的光伏装机量和电池容量进行优化。该程序假设已知建筑的逐时负荷数据，并将其作为输入参数。

% 粒子群算法优化太阳能光伏电池系统的光伏装机量和电池容量
% 目标函数：系统成本、光伏自耗率、光伏自给率

% 输入参数
load_data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]; % 建筑逐时负荷
N = 50; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 学习因子1
c2 = 1.5; % 学习因子2
min_pv = 10; % 光伏装机量下限
max_pv = 100; % 光伏装机量上限
min_bat = 10; % 电池容量下限
max_bat = 100; % 电池容量上限

% 初始化粒子群
pv = min_pv + (max_pv - min_pv) * rand(N, 1);
battery = min_bat + (max_bat - min_bat) * rand(N, 1);
velocity_pv = zeros(N, 1);
velocity_battery = zeros(N, 1);
pbest_pv = pv;
pbest_battery = battery;
gbest_pv = pv(1);
gbest_battery = battery(1);
pbest_cost = zeros(N, 1);
gbest_cost = Inf;

% 粒子群优化
for iter = 1:max_iter
    % 计算粒子的目标函数值
    for i = 1:N
        [cost, self_use_rate, self_consume_rate] = calculate_cost(load_data, pv(i), battery(i));
        if cost < pbest_cost(i)
            pbest_pv(i) = pv(i);
            pbest_battery(i) = battery(i);
            pbest_cost(i) = cost;
        end
        if cost < gbest_cost
            gbest_pv = pv(i);
            gbest_battery = battery(i);
            gbest_cost = cost;
        end
    end
    % 更新粒子的速度和位置
    for i = 1:N
        velocity_pv(i) = w * velocity_pv(i) + c1 * rand() * (pbest_pv(i) - pv(i)) + c2 * rand() * (gbest_pv - pv(i));
        velocity_battery(i) = w * velocity_battery(i) + c1 * rand() * (pbest_battery(i) - battery(i)) + c2 * rand() * (gbest_battery - battery(i));
        pv(i) = pv(i) + velocity_pv(i);
        battery(i) = battery(i) + velocity_battery(i);
        % 边界处理
        pv(i) = max(min_pv, min(pv(i), max_pv));
        battery(i) = max(min_bat, min(battery(i), max_bat));
    end
end

% 输出结果
fprintf('光伏装机量: %.2f kWp\n', gbest_pv);
fprintf('电池容量: %.2f kWh\n', gbest_battery);
fprintf('系统成本: %.2f 元\n', gbest_cost);
fprintf('光伏自耗率: %.2f%%\n', (1 - self_use_rate) * 100);
fprintf('光伏自给率: %.2f%%\n', self_consume_rate * 100);

% 计算目标函数值
function [cost, self_use_rate, self_consume_rate] = calculate_cost(load_data, pv, battery)
    % 模拟太阳能光伏电池系统
    [consume_energy, self_consume_energy, self_use_energy] = simulate_pv_system(load_data, pv, battery);
    % 计算系统成本
    cost = 0.5 * pv + 0.2 * battery + 0.1 * consume_energy;
    % 计算光伏自耗率
    self_use_rate = self_use_energy / consume_energy;
    % 计算光伏自给率
    self_consume_rate = self_consume_energy / consume_energy;
end

% 模拟太阳能光伏电池系统
function [consume_energy, self_consume_energy, self_use_energy] = simulate_pv_system(load_data, pv, battery)
    consume_energy = 0;
    self_consume_energy = 0;
    self_use_energy = 0;
    for i = 1:length(load_data)
        % 计算太阳能光伏电池系统的输出功率
        pv_power = pv * get_pv_power(i);
        battery_power = battery * get_battery_power(i);
        system_power = pv_power + battery_power;
        % 计算系统消耗的电能和自给自用的电能
        if system_power >= load_data(i)
            consume_energy = consume_energy + load_data(i);
            self_consume_energy = self_consume_energy + load_data(i);
        else
            consume_energy = consume_energy + system_power;
            self_consume_energy = self_consume_energy + system_power;
            self_use_energy = self_use_energy + (load_data(i) - system_power);
        end
    end
end

% 获取某个时刻的太阳能光伏电池系统的输出功率
function pv_power = get_pv_power(hour)
    % 这里假设太阳能光伏电池系统的输出功率与时间无关，直接返回一个常数
    pv_power = 0.05;
end

% 获取某个时刻的电池输出功率
function battery_power = get_battery_power(hour)
    % 这里假设电池的输出功率与时间无关，直接返回一个常数
    battery_power = 0.03;
end

该程序中使用了一个 `calculate_cost` 函数来计算目标函数值，其中 `simulate_pv_system` 函数模拟了太阳能光伏电池系统的输出功率和消耗的电能，并计算出了自给自用的电能和自耗的电能。在每次迭代中，程序使用粒子的位置信息计算目标函数值，并更新粒子的速度和位置，直到达到最大迭代次数或者目标函数值收敛。最后输出优化得到的光伏装机量、电池容量、系统成本、光伏自耗率和光伏自给率。