ZIP分布式微电网能源交易算法matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确孤岛微电网之间的能源交易问题，提出了一种分布式算 103.43KB

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分布式微电网能源交易算法matlab源代码， 代码按照高水平文章复现，保证正确 孤岛微电网之间的能源交易问题，提出了一种分布式算法。 这个问题由几个通过任意拓扑交换能量流的岛屿微网格组成。 提出了一种基于次梯度的开销最小化算法，该算法在实际迭代次数有限的情况下收敛到最优解 几个微电网通过交换能量相互作用，以使全球运行成本最小化，同时仍然满足其局部需求。 在此背景下，提出了一种迭代分布式算法，该算法在微电网数量上保持局部成本函数。 这个程序主要是解决能源交易优化问题的。它通过读取配置文件中的不同配置，对每个配置进行优化计算，得到最优的能源交易方案。 程序的主要部分如下： 1. 清除工作区和关闭所有图形窗口。 2. 设置模拟参数，包括输入文件路径、拓扑结构、最大迭代次数、终止条件等。 3. 读取配置文件中的参数，并计算出一些初始值。 4. 创建成本函数和传输成本函数。 5. 进行一些调试操作，如绘制图形等。 6. 计算Lambdas的最小和最大值，并初始化Lambdas和椭圆矩阵。 7. 进行主算法迭代。 8. 在每次迭代中，根据给定的Lambdas解决本地微电网问题，计算和拿后的能量
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89763163/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89763163/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分布式微电网能源交易算法</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文针对孤岛微电网之间的能源交易问题<span class="ff2">，</span>提出了一种基于分布式算法的解决方案<span class="ff3">。</span>通过几个通过任</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">意拓扑交换能量流的岛屿微网格<span class="ff2">，</span>该算法实现了全球运行成本的最小化<span class="ff2">，</span>并同时满足每个微网格的局</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">部需求<span class="ff3">。</span>本文提出的迭代分布式算法通过读取配置文件中的不同参数<span class="ff2">，</span>在每次迭代中解决本地微电网</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">问题<span class="ff2">，</span>并计算出最优的能源交易方案<span class="ff3">。</span>该算法具有高效<span class="ff3">、</span>可行和收敛到最优解的特点<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff2">：</span>分布式算法<span class="ff3">、</span>能源交易<span class="ff3">、</span>孤岛微电网<span class="ff3">、</span>全球运行成本<span class="ff3">、</span>局部需求</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着能源需求的不断增长和对可再生能源的需求的提高<span class="ff2">，</span>微电网成为解决电能供应和能源管理的有效</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方式<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>孤岛微电网之间的能源交易问题仍然是一个具有挑战性的问题<span class="ff3">。</span>传统的集中式能源交易</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法往往无法满足微电网各种需求的同时最小化全球运行成本<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff2">，</span>本文提出了一种分布式算法来</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">解决该问题<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">方法</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">系统模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文的系统模型包括几个通过任意拓扑交换能量流的孤岛微网格<span class="ff3">。</span>每个微网格都有其独立的能源需求</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和能源产生能力<span class="ff3">。</span>为了实现全球运行成本的最小化<span class="ff2">，</span>微网格之间需要进行能源交易<span class="ff2">，</span>并满足局部需求</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">系统模型如图<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">1<span class="_ _2"> </span></span>所示</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">（<span class="ff1">插入图<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">1</span></span>）</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">算法流程</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出的分布式算法基于次梯度的开销最小化算法<span class="ff3">。</span>算法流程如下<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">步骤<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">1<span class="ff2">：</span></span>清除工作区和关闭所有图形窗口<span class="ff2">，</span>以确保算法从干净的状态开始<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">步骤<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">2<span class="ff2">：</span></span>设置模拟参数<span class="ff2">，</span>包括输入文件路径<span class="ff3">、</span>拓扑结构<span class="ff3">、</span>最大迭代次数<span class="ff3">、</span>终止条件等<span class="ff2">，</span>以确保算法的</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可控性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">步骤<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">3<span class="ff2">：</span></span>读取配置文件中的参数<span class="ff2">，</span>并计算出一些初始值<span class="ff2">，</span>为后续的计算做准备<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">步骤<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">4<span class="ff2">：</span></span>创建成本函数和传输成本函数<span class="ff2">，</span>以便在能源交易中对成本进行评估<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">步骤<span class="_ _1"> </span><span class="ff4">5<span class="ff2">：</span></span>进行一些调试操作<span class="ff2">，</span>如绘制图形等<span class="ff2">，</span>以便在算法执行中进行可视化分析<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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