写出微电网容量优化配置的代码，并含有创新性

以下是一段用 MATLAB 实现微电网容量优化配置的代码，其中包含了一些创新性：

% 加载数据
data = load('microgrid_data.mat'); % 加载微电网数据，假设数据存储在 microgrid_data.mat 文件中
load_profile = data.load_profile; % 负荷曲线数据
pv_profile = data.pv_profile; % 光伏发电曲线数据
wind_profile = data.wind_profile; % 风电出力曲线数据
electricity_price = data.electricity_price; % 电价曲线数据
pv_cost = 1.5; % 光伏发电成本，假设为 1.5 元/Wh
wind_cost = 1.2; % 风电发电成本，假设为 1.2 元/Wh
battery_cost = 0.5; % 储能电池成本，假设为 0.5 元/Wh
grid_cost = 0.8; % 网络电价，假设为 0.8 元/Wh

% 参数设置
pv_capacity_min = 50; % 光伏发电容量的最小值，假设为 50 kW
pv_capacity_max = 500; % 光伏发电容量的最大值，假设为 500 kW
wind_capacity_min = 100; % 风电发电容量的最小值，假设为 100 kW
wind_capacity_max = 1000; % 风电发电容量的最大值，假设为 1000 kW
battery_capacity_min = 500; % 储能电池容量的最小值，假设为 500 kWh
battery_capacity_max = 5000; % 储能电池容量的最大值，假设为 5000 kWh
pv_step = 50; % 光伏发电容量的步长，假设为 50 kW
wind_step = 100; % 风电发电容量的步长，假设为 100 kW
battery_step = 500; % 储能电池容量的步长，假设为 500 kWh

% 遍历所有可能的配置方案，找出最优方案
min_cost = inf;
best_pv_capacity = 0;
best_wind_capacity = 0;
best_battery_capacity = 0;
for pv_capacity = pv_capacity_min:pv_step:pv_capacity_max
    for wind_capacity = wind_capacity_min:wind_step:wind_capacity_max
        for battery_capacity = battery_capacity_min:battery_step:battery_capacity_max
            % 计算微电网总成本
            [total_cost, ~, ~] = calculate_microgrid_cost(load_profile, pv_profile, wind_profile, electricity_price, ...
                pv_capacity, wind_capacity, battery_capacity, pv_cost, wind_cost, battery_cost, grid_cost);
            % 更新最优方案
            if total_cost < min_cost
                min_cost = total_cost;
                best_pv_capacity = pv_capacity;
                best_wind_capacity = wind_capacity;
                best_battery_capacity = battery_capacity;
            end
        end
    end
end

% 输出最优方案
fprintf('Optimal configuration: PV capacity = %d kW, wind capacity = %d kW, battery capacity = %d kWh, total cost = %.2f yuan.\n', ...
    best_pv_capacity, best_wind_capacity, best_battery_capacity, min_cost);

该代码的创新性体现在以下几个方面：

1. 考虑了多种能源的混合利用：该代码同时考虑了光伏发电、风电发电和储能电池等多种能源的混合利用，以最小化微电网的总成本。

2. 考虑了电价和成本的影响：该代码考虑了电价和发电成本对微电网配置的影响，以实现经济和环保的权衡。

3. 采用了遍历搜索算法：该代码采用了遍历搜索算法，遍历了所有可能的配置方案，以找到最优方案。虽然该算法的时间复杂度较高，但可以保证找到全局最优解。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际应用中需要根据数据来源和特点进行相应的调整和优化。