二、智能電網簡介
1 智能電網的定義
智能電網是以實體電網為基礎将現代先進的傳感測量技術、通訊技術、資訊技術、計算機技術和控制技術與實體電網高度內建而形成的新型電網
1.1 硬體基礎：電網和建立在內建的、高速雙向通信網絡。
1.2 軟體基礎：智能的控制技術，是指診斷電網狀态，防止供電中斷，改善電能品質擾動的裝置和算法。
2 智能電網的組成
智能電網由很多部分組成，可分為：智能變電站，智能配電網，智能電能表，智能互動終端，智能排程，智能家電，智能用電樓宇，智能城市用電網，智能發電系統，新型儲能系統。
它是建立在內建的、高速雙向通信網絡的基礎上，通過先進的傳感和測量技術、先進的裝置技術、先進的控制方法以及先進的決策支援系統技術的應用，實作電網的可靠、安全、經濟、高效、環境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激勵和包括使用者、抵禦攻擊、提供滿足21世紀使用者需求的電能品質、容許各種不同發電形式的接入、啟動電力市場以及資産的優化高效運作。
3 微電網的定義
微電網（Micro-Grid）也稱為微網，是一種新型網絡結構，是一組微電源、負荷、儲能系統和控制裝置構成的系統單元。微電網是一種由分布式電源組成的獨立系統，一般通過聯絡線與大系統相連，由于供電與需求的不平衡關系，微電網可選擇與主網之間互供或者獨立運作。
微電網是一個能夠實作自我控制、保護和管理的自治系統，既可以與外部電網并網運作，也可以孤立運作。微電網是相對傳統大電網的一個概念，是指多個分布式電源及其相關負載按照一定的拓撲結構組成的網絡，并通過靜态開關關聯至正常電網。開發和延伸微電網能夠充分促進分布式電源與可再生能源的大規模接入，實作對負荷多種能源形式的高可靠供給，是實作主動式配電網的一種有效方式，是傳統電網向智能電網過渡。
4 微電網的組成
微電網是一種由分布式電源組成的獨立系統，由分布式電源、儲能裝置、能量轉換裝置、相關負荷和監控、保護等裝置組成的小型發配電系統。它一般通過聯絡線與大系統相連，由于供電與需求的不平衡關系，微電網可選擇與主網之間互供或者獨立運作。
微電網中的電源多為容量較小的分布式電源，即含有電力電子接口的小型機組，包括微型瓦斯輪機、燃料電池、光伏電池、小型風力發電機組以及超級電容、飛輪及蓄電池等儲能裝置。它們接在使用者側，具有成本低、電壓低以及污染小等特點。
5 智能微電網
智能微電網能實作從分布式微電網、發電裝置群、到終端使用者整個輸配電過程中所有節點之間的資訊和電能的雙向流動，進而實作控制過程的數字化、智能化、快速化。
三、部分源代碼
clear all;
clc;
format short;
tic
XDCRL=10; %蓄電池容量
pgridmax=7;%互動功率
m=100; %種群規模數
dd=500; %疊代次數
c1=1;
c2=1;
vmax=1;
vmin=-1;
wmax=0.9;
wmin=0.4;
d=25;%24時刻蓄電池SOC0
CFX =[];%懲罰項
cfx = 0;%懲罰項
PV=load('Ppv2.txt');%光伏發電量
% Pev=zeros(1,24);
Pev=load('PEV.txt');%電動汽車
LOAD= load('Load2.txt');%負荷
sub=load('C_sub2.txt');
buy=load('C_buy2.txt');
sell=load('C_sell2.txt');
xdccl=zeros(m,24);%蓄電池出力
v=zeros(m,d);%初始化速度
SOC=rand(m,d);%蓄電池的SOC
grid=zeros(m,24);%微網
GRID=zeros(1,24);
fx=zeros(1,m);
%%初始化粒子更新
for n=1:m; %每一次更新粒子群（100個粒子）都有判斷是否滿足條件
for i=2:d %保證蓄電池的SOC大于0.3,小于0.95
if SOC(n,i)<0.3
SOC(n,i)=0.3;
end
if SOC(n,i)>0.95
SOC(n,i)=0.95;
end
SOC(n,1)=0.4;%蓄電池的SOC不變，都為0.4
SOC(n,25)=0.4;%蓄電池的SOC不變，都為0.4
end
%儲能系統的功率限制
for i=1:24
%蓄電池
j =SOC(n,i)-SOC(n,i+1);
if j > 0.3
j = 0.3;%放電
SOC(n,i+1)= SOC(n,i) - j;
elseif j <= -0.3;
j = -0.3;%充電
SOC(n,i+1)= SOC(n,i) - j;
end
xdccl(n,i) =j*XDCRL;%蓄電池出力
end
%确定大電網出力
for i = 1:24
grid(n,i)=LOAD(i)+Pev(i) - PV(i)- xdccl(n,i);
if grid(n,i)>pgridmax %買電
grid(n,i)=pgridmax;
end
if grid(n,i)<-pgridmax %賣電
grid(n,i)=-pgridmax;
% grid(n,i)=LOAD(i)+Pev(i) - PV(i)- xdccl(n,i);
end
end
cfx = (SOC(n,1)-SOC(n,25))*1000000;
CFX=[CFX;cfx];
end %初始粒子群的更新結束
%需要帶入函數計算運作成本的單元：大電網出力，蓄電池出力
for i=1:m
fx(i)=fitnessEcoVir(CFX(i,:),grid(i,:),xdccl(i,:),sub,PV,buy,sell);
end
[fgbest, best_x]=min(fx);%fitgbest全局最佳适應度值
gbest=SOC(best_x,:);%全局最優位置
pbest=SOC;%個體最優位置的初始值，粒子的初始位置
fpbest=fx;%個體最佳适應度值
for t=1:dd
for f=1:m %m=100
%量子粒子更新
alpha=(-0.8*(t-1))/(dd-1)+1.2;
mbest=sum(pbest)/m;
fi1=rand(1,d);
fi2=rand(1,d);
p=(2*fi2.*pbest(f,:)+2.1*fi1.*gbest)./(2*fi2+2.1*fi1);
u=rand(1,d);
b=alpha*abs(mbest-SOC(f,:));
v=-log(u);
SOC(f,:)=p+((-1).^ceil(0.5+rand(1,d))).*b.*v;
% %普通粒子更新
% v(f,:) =v(f,:)+c1*rand*(pbest(f,:)-SOC(f,:))+c2*rand*(gbest-SOC(f,:));%%SOC速度更新
% SOC(f,:)=SOC(f,:)+v(f,:);%%SOC位置更新
% if(v(f,:)>vmax)
% v(f,:)=vmax;
% elseif(v(f,:)<vmin)
% v(f,:)=vmin;
% end
for h=2:d
if SOC(f,h)<0.3
SOC(f,h)=0.3;
end
if SOC(f,h)>0.95
SOC(f,h)=0.95;
end
SOC(f,1)=0.4;
end
for i=1:24
j =SOC(f,i)-SOC(f,i+1);
if j > 0.3
j = 0.3;
SOC(f,i+1)= SOC(f,i) - j;
elseif j<-0.3
j=-0.3;
SOC(f,i+1)= SOC(f,i) - j;
end
xdccl(f,i) =j*XDCRL; %蓄電池出力
end
for i=1:24
grid(f,i)=LOAD(i)+Pev(i) - PV(i)- xdccl(f,i);
if grid(f,:)>pgridmax %買電
grid(f,:)=pgridmax;
elseif grid(f,:)<-pgridmax %賣電
grid(f,:)=-pgridmax;
end
end
CFX= (SOC(f,1)-SOC(f,25))*1000000;
%%%%%%%%%SOC限制
fx(f)=fitnessEcoVir(CFX,grid(f,:),xdccl(f,:),sub,PV,buy,sell);%适應度更新
%個體最優
if fx(f)<fpbest(f)
pbest(f,:)=SOC(f,:);
fpbest(f)=fx(f);
end
%群體最優
if fx(f)<fgbest
gbest=SOC(f,:);
fgbest=fx(f);
GRID=grid(f,:);
end
end
MINIMUM(t)=fgbest;
end
四、運作結果
五、matlab版本及參考文獻
1 matlab版本
2014a
2 參考文獻
[1] 包子陽,餘繼周,楊杉.智能優化算法及其MATLAB執行個體（第2版）[M].電子工業出版社，2016.
[2]張岩,吳水根.MATLAB優化算法源代碼[M].清華大學出版社，2017.
[3]周品.MATLAB 神經網絡設計與應用[M].清華大學出版社，2013.
[4]陳明.MATLAB神經網絡原理與執行個體精解[M].清華大學出版社，2013.