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MATLAB粒子群优化算法实现电力系统经济调度模拟器
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资 源 简 介
该项目使用MATLAB实现基于粒子群优化(PSO)算法的电力系统经济调度解决方案。通过优化多发电机组负荷分配，在满足出力限制和爬坡率约束条件下，实现系统运行成本最小化。
详 情 说 明
基于粒子群优化算法的电力系统经济调度模拟器
项目介绍
本项目实现了一个基于粒子群优化（PSO）算法的电力系统经济调度模拟器。该工具旨在解决电力系统中的经典经济调度问题，其核心目标是通过优化系统中多台发电机组的负荷分配，使得系统总发电运行成本达到最小。项目严格考虑了发电机组的实际运行约束，包括出力上下限与爬坡率限制，并提供了直观的可视化分析界面，用于展示优化过程与结果。
功能特性
- 核心优化算法：实现了标准的粒子群优化算法，用于高效求解非线性经济调度问题。
- 精确经济调度模型：建模了发电机组的成本特性，通常采用二次成本函数。
- 全面的约束处理：内嵌处理了发电机组的出力限制（最小/最大出力）和动态约束（爬坡率限制）。
- 结果可视化与分析：
使用方法
- 配置输入参数：在运行主程序前，需要设置以下关键参数：
- 运行模拟器：执行主程序文件以启动优化计算。算法将自动进行寻优，并处理所有指定的约束条件。
- 查看与分析结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优调度方案（各机组出力）、最小总成本等信息，并自动弹出图形窗口显示收敛曲线和调度方案图。用户可据此分析优化效果与算法性能。
系统要求
- 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
- 软件环境：需要安装 MATLAB（推荐 R2018a 或更高版本）。
- 硬件配置：无特殊要求，但处理大规模机组系统时，建议配备足够的内存。
文件说明
main.m 文件是本项目的核心主程序，负责统筹整个模拟器的运行流程。其主要功能包括：初始化电力系统参数与粒子群算法参数、执行粒子群优化迭代以搜寻满足约束条件的最优负荷分配方案、计算对应的总发电成本、监控并记录优化过程中的收敛情况，并在计算完成后生成文本与图形化的结果报告。
