一、微電網(wǎng)優(yōu)化模型

微電網(wǎng)是一個相對獨立的本地化電力單元，用戶現(xiàn)場的分布式發(fā)電可以支持用電需求。為此，您的微電網(wǎng)將接入、監(jiān)控、預測和控制您本地的分布式能源系統(tǒng)，同時強化供電系統(tǒng)的彈性，保障您的用電更經(jīng)濟。您可以在連接到電網(wǎng)或斷開電網(wǎng)連接狀態(tài)下使用微電網(wǎng)。當電網(wǎng)停限電或用電成本過高時，微電網(wǎng)會自動響應。微電網(wǎng)控制系統(tǒng)可實現(xiàn)對發(fā)電、儲電和用電的綜合管理調度。與電網(wǎng)在集中式發(fā)電廠發(fā)電，然后沿著發(fā)-輸-配-變-用的單向能量傳遞不同，微電網(wǎng)重點關注用戶本地的分布式發(fā)電系統(tǒng)。對于發(fā)電，微電網(wǎng)通常使用光伏、柴油發(fā)電機和風機等可再生能源的組合。微電網(wǎng)可以結合儲能系統(tǒng)來儲存電力，通過智慧儲能調度策略在停電或電網(wǎng)需求高峰時進行充放電操作。

參考文獻：

[1]李興莘,張靖,何宇,等.基于改進粒子群算法的微電網(wǎng)多目標優(yōu)化調度[J].電力科學與工程, 2021, 37(3):7

二、算法簡介

巨型犰狳優(yōu)化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）由Omar Alsayyed等人于2023年提出，該算法模仿了巨型犰狳在野外的自然行為。GAO設計的基本靈感來自巨型犰狳向獵物位置移動和挖掘白蟻丘的狩獵策略。GAO理論在兩個階段進行表達和數(shù)學建模：（i）基于模擬巨型犰狳向白蟻丘的運動的探索，以及（ii）基于模擬巨型犰狳的挖掘技能以捕食和撕裂白蟻丘的開發(fā)。https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/136605693

參考文獻：

[1]Alsayyed O, Hamadneh T, Al-Tarawneh H, Alqudah M, Gochhait S, Leonova I, Malik OP, Dehghani M. Giant Armadillo Optimization: A New Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems. Biomimetics. 2023; 8(8):619. Biomimetics | Free Full-Text | Giant Armadillo Optimization: A New Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems

三、部分代碼

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %電負荷
global WT;%風電
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=1000; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=GAO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%% 畫結果圖
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'b-','linewidth',2);
legend('GAO');
xlabel('迭代次數(shù)')
ylabel('總成本')
saveas(gca,'1.jpg');

四、部分結果

五、完整MATLAB代碼