matlab电力系统负荷的粒子群算法实例
时间: 2023-07-23 20:03:41 浏览: 45
以下是一个使用粒子群算法来优化电力系统负荷的 MATLAB 示例代码:
```matlab
% 定义电力系统负荷的目标函数
function [f] = power_load(x)
% 根据负荷曲线计算负荷
load = 2000 + 500 * sin(2 * pi * (1:24) / 24);
% 计算负荷和发电量之差的平方和
f = sum((x - load').^2);
end
% 定义粒子群算法
function [gbest, gbestval] = pso(f, lb, ub, maxgen, popsize, w, c1, c2)
% 初始化种群
pop = repmat(lb, popsize, 1) + rand(popsize, length(lb)) .* repmat(ub - lb, popsize, 1);
% 初始化速度
vel = zeros(popsize, length(lb));
% 初始化个体最优位置和适应度值
pbest = pop;
pbestval = zeros(popsize, 1);
for i = 1:popsize
pbestval(i) = f(pbest(i, :));
end
% 初始化全局最优位置和适应度值
[gbestval, gbestidx] = min(pbestval);
gbest = pbest(gbestidx, :);
% 迭代
for gen = 1:maxgen
% 更新速度和位置
vel = w * vel + c1 * rand(popsize, length(lb)) .* (pbest - pop) + c2 * rand(popsize, length(lb)) .* (repmat(gbest, popsize, 1) - pop);
pop = pop + vel;
% 限制位置在搜索空间内
pop(pop < lb) = lb(pop < lb);
pop(pop > ub) = ub(pop > ub);
% 更新个体最优位置和适应度值
for i = 1:popsize
if f(pop(i, :)) < pbestval(i)
pbest(i, :) = pop(i, :);
pbestval(i) = f(pbest(i, :));
end
end
% 更新全局最优位置和适应度值
[minpbestval, minpbestidx] = min(pbestval);
if minpbestval < gbestval
gbestval = minpbestval;
gbest = pbest(minpbestidx, :);
end
end
end
% 调用粒子群算法求解电力系统负荷
[f, lb, ub, maxgen, popsize, w, c1, c2] = deal(@power_load, zeros(1, 24), 5000 * ones(1, 24), 100, 50, 0.729, 1.49445, 1.49445);
[gbest, gbestval] = pso(f, lb, ub, maxgen, popsize, w, c1, c2);
% 输出结果
disp(['最小值:', num2str(gbestval)]);
disp(['最优解:', num2str(gbest)]);
```
在上面的代码中,`power_load` 函数计算电力系统负荷和发电量之差的平方和,`pso` 函数实现粒子群算法的迭代过程,通过传入目标函数、搜索空间上下限、最大迭代次数、种群大小、惯性权重、个体和全局学习因子来进行参数设置。最后,调用 `pso` 函数求解电力系统负荷,并输出最小值和最优解。