基于规则策略的微电网多目标优化 python代码

基于规则策略的微电网多目标优化是利用计算机编程将规则策略应用于微电网中的多目标优化过程，通过Python代码实现。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

def minimize_cost_loadshedding(load_demand, battery_capacity, pv_generation):
    # 假设目标是最小化成本和负荷削减
    # load_demand为负荷需求，battery_capacity为电池容量，pv_generation为光伏发电量

    max_battery_capacity = 0.8 * battery_capacity  # 最大电池容量为总容量的80%
    max_loadshedding = 0.3 * load_demand  # 最大负荷削减为负荷需求的30%

    # 初始化参数
    best_cost = np.inf
    best_battery_capacity = 0
    best_loadshedding = 0

    # 进行参数搜索
    for i in range(int(max_battery_capacity)):
        for j in range(int(max_loadshedding)):
            cost = calculate_cost(load_demand, i, j, pv_generation)  # 计算成本
            if cost < best_cost:
                best_cost = cost
                best_battery_capacity = i
                best_loadshedding = j

    return best_cost, best_battery_capacity, best_loadshedding

def calculate_cost(load_demand, battery_capacity, loadshedding, pv_generation):
    # 假设电池存储能量的成本为1，负荷削减的成本为5，光伏发电成本为0.5
    battery_cost = battery_capacity
    loadshedding_cost = loadshedding * 5
    pv_generation_cost = pv_generation * 0.5

    total_cost = battery_cost + loadshedding_cost + pv_generation_cost

    # 计算实际负荷需求
    actual_load_demand = load_demand - min(battery_capacity, loadshedding)

    # 如果实际负荷需求小于0，增加超出光伏发电的成本
    if actual_load_demand < 0:
        total_cost += abs(actual_load_demand) * 0.5

    return total_cost

# 示例用法
load_demand = 100  # 总负荷需求
battery_capacity = 50  # 电池容量
pv_generation = 60  # 光伏发电量

best_cost, best_battery_capacity, best_loadshedding = minimize_cost_loadshedding(load_demand, battery_capacity, pv_generation)

print("最佳成本：", best_cost)
print("最佳电池容量：", best_battery_capacity)
print("最佳负荷削减：", best_loadshedding)

该代码实现了一个简单的基于规则策略的微电网多目标优化的示例。使用常见的迭代搜索方法，对电池容量和负荷削减量进行参数搜索，找到最佳的成本并返回最佳的电池容量和负荷削减量。最后，输出最佳成本、最佳电池容量和最佳负荷削减量。注意，该示例仅用作演示，实际情况可能需要更复杂的策略和优化算法。