计及需求响应的改进灰狼优化算法求解风、光、柴、储容量优化配置（Matlab代码实现）

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目录
💥1 概述
1.1 改进灰狼优化算法
1.2 计及需求响应的改进灰狼优化算法求解风、光、柴、储容量优化配置概述
📚2 运行结果
2.1 需求响应前
2.2 实时电价（需求响应）
2.3 实时电价（需求响应）
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

1.1 改进灰狼优化算法

摘要：在分析灰狼优化算法不足的基础上,提出一种改进的灰狼优化算法(CGWO),该算法采用基于余弦规律变化的收敛因子,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,同时引入基于步长欧氏距离的比例权重更新灰狼位置,从而加快算法的收敛速度。对8个经典测试函数进行仿真实验,结果表明CGWO算法的求解精度更高,稳定性更好。最后以预测谷氨酸菌体生长浓度为例,利用CGWO算法估计Richards模型的参数,以均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,与PSO算法、GA算法和VS-FOA算法的结果进行比较,CGWO算法可以有效地估计Richards模型中的参数。

关键词：

灰狼优化算法;收敛因子;Richards模型;参数估计;

1.2 计及需求响应的改进灰狼优化算法求解风、光、柴、储容量优化配置概述

参考文献：

在偏远地区和远离内陆的海岛，由于连接大电网建设成本高、技术难度大，通常选择柴油发电机供电，但存在燃料运输成本高、价格波动大、环境污染严重等问题，难以保障上述地区稳定的电力供应。相比柴油发电机而言，这些地区往往拥有丰富的风、光等可再生清洁资源。因此，因地制宜地建设以风、光可再生能源为核心的独立微电网是解决上述地区供电问题的重要途径之一。对独立微电网进行电源容量配置是系统优化设计的重要内容之一，也是保障系统安全可靠运行的重要基础［1］。由于独立微电网中分布式电源种类较多且各发电单元出力特性差异较大，使得微电网容量优化配置问题呈现高度非线性、复杂性和不确定性，从而使得传统优化方法很难取得令人满意的结果［2］。

近年，遗传算法、细菌觅食算法及粒子群算法等智能优化算法在微电网容量优化配置中获得广泛应用。文献［7］使用改进果蝇算法求解独立微电网的电源容量优化配置问题，优化目标函数包括系统运行成本和环保成本；文献［8］提出以投资总成本和缺电负荷率为目标的微电网优

化配置模型，并利用多目标微分进化算法进行优化求解，实现微电网的容量最优配置；文献［9］在建立风-光-蓄-柴微电网电源配置模型的基础上，采用人工蜂群算法对优化问题进行求解，并对不同电源组合方式下的运行成本和污染物排放进行了对比分析。