单目标应用:基于三角拓扑聚合优化算法TTAO的微电网优化(MATLAB代码)

article/2024/7/17 21:00:00

一、微电网模型介绍

微电网多目标优化调度模型简介_vmgpqv-CSDN博客

参考文献:

[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7

二、三角拓扑聚合优化算法求解微电网

2.1算法简介

三角拓扑聚合优化算法(Triangulation Topology Aggregation Optimizer, TTAO)是基于相似三角形的。随着迭代,新的顶点在搜索空间中不断生成,并用于构成不同大小的相似三角形。在所提出的TTAO算法中,每个三角形被视为具有四个主体的基本进化单元,即三角形的三个顶点和一个内部随机顶点。更重要的是,聚合的核心是对具有优越特性的顶点进行分组。具体而言,TTAO算法采用聚合来收集不同拓扑单元之间或内部具有良好信息的顶点。需要注意的是,构造的三角形都是等边三角形,并从第二定理导出构造相似三角形。

参考文献

[1]Zhao S, Zhang T, Cai L, et al. Triangulation topology aggregation optimizer: A novel mathematics-based meta-heuristic algorithm for continuous optimization and engineering applications[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 238: 121744.

2.2部分代码

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=100; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'r-','linewidth',2);
legend('');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')
saveas(gca,'1.jpg');

2.3部分结果

三、完整MATLAB代码


http://www.ngui.cc/article/show-2169667.html

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