MATLAB储能优化配置：粒子群算法详解

基于粒子群算法的储能优化配置

核心目标: 利用粒子群算法 (PSO) 最小化储能成本模型（包含运行维护和容量配置成本），并确定最优运行计划和储能容量配置。

代码亮点:

• 注释详尽，易于学习和理解
• 非常见版本，算法实现独特
• 求解效果极佳，结果可靠

算法流程:

1. 初始化: 清除变量、设置迭代次数、搜索空间维数、粒子数量等参数。
2. 加载数据: 读取电力系统负荷数据。
3. 初始化粒子: 随机生成粒子的初始速度和位置。
4. 迭代优化:
   • 计算每个粒子的适应度值（成本函数）。
   • 更新粒子个体最佳位置和全局最佳位置。
   • 更新粒子速度和位置。
5. 结果输出: 获得最优运行计划和储能容量配置方案。

代码解析:

代码首先进行初始化设置，然后加载电力系统负荷数据。接着，使用嵌套循环初始化粒子的速度和位置，每个粒子的速度和位置都是随机生成的。随后进入迭代优化阶段，通过计算适应度值、更新个体和全局最佳位置以及更新速度和位置，最终得到最优解。

应用领域: 该程序可用于电力系统储能优化配置，也可作为粒子群算法应用的学习案例。