基于粒子群算法的风光发电容量优化模型matlab代码

基于粒子群算法的风光发电容量优化模型是指利用粒子群算法来优化风光发电系统的容量配置，使系统发电量最大化。下面是一种基于粒子群算法的风光发电容量优化模型的MATLAB代码示例：

% 参数设置
popsize = 50; % 粒子数量
maxiter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.5; % 惯性权重
c1 = 1; % 学习因子1
c2 = 1; % 学习因子2

% 定义风光发电容量问题的目标函数
fitfun = @(x) -wind_solar_capacity(x);

% 初始化粒子位置和速度
x = rand(popsize, 2); % x表示风力发电容量，y表示太阳能发电容量
v = rand(popsize, 2);

% 初始化个体和全局最优位置
pbest = x;
gbest = x(1, :);

% 初始化个体和全局最优适应度
pbest_fit = fitfun(pbest);
gbest_fit = min(pbest_fit);

% 迭代更新
for iter = 1:maxiter
    r1 = rand(popsize, 1);
    r2 = rand(popsize, 1);
    
    % 更新速度
    v = w * v + c1 * r1 .* (pbest - x) + c2 * r2 .* (gbest - x);
    
    % 边界处理
    v(v > 1) = 1;
    v(v < -1) = -1;
    
    % 更新位置
    x = x + v;
    
    % 边界处理
    x(x > 1) = 1;
    x(x < 0) = 0;
    
    % 更新个体最优位置和适应度
    pbest_fit_new = fitfun(x);
    update_inds = pbest_fit_new < pbest_fit;
    pbest(update_inds, :) = x(update_inds, :);
    pbest_fit(update_inds) = pbest_fit_new(update_inds);
    
    % 更新全局最优位置和适应度
    gbest_fit_new = min(pbest_fit);
    if gbest_fit_new < gbest_fit
        gbest = pbest(pbest_fit == gbest_fit_new, :);
        gbest_fit = gbest_fit_new;
    end
    
    % 输出最优解
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ': (', num2str(gbest(1)), ',', num2str(gbest(2)), ')']);
end

% 风光发电容量问题的目标函数
function capacity = wind_solar_capacity(x)
    wind_capacity = 500000 * x(:, 1); % 假设风力发电装机容量范围为0-500000
    solar_capacity = 300000 * x(:, 2); % 假设太阳能发电装机容量范围为0-300000
    capacity = wind_capacity + solar_capacity;
end

这段代码实现了基于粒子群算法的风光发电容量优化模型。主要包括了初始化粒子位置和速度、设置参数、定义目标函数、迭代更新粒子位置和速度、更新个体和全局最优位置等步骤。目标函数`wind_solar_capacity`是根据给定的风力发电和太阳能发电容量范围，计算对应的发电容量。在每一次迭代结束后，输出当前的最优解。