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🔥 内容介绍
随着能源需求的不断增长和传统能源资源的日益稀缺，微电网作为一种新型的能源供应和管理系统，正在受到越来越多的关注。微电网是由多种分布式能源资源（如太阳能、风能、储能等）组成的小型电网，可以独立运行并与主电网相互连接。它具有灵活性高、可靠性强、环境友好等优势，被认为是未来能源系统的重要组成部分。
然而，微电网的优化调度是一个复杂且具有挑战性的问题。在微电网中，不同能源资源的供给和需求之间存在差异，同时还需要考虑到电力负荷的平衡、能源成本的最小化以及系统的可靠性等因素。为了解决这个问题，研究者们提出了各种优化算法，其中麻雀算法就是一种被广泛应用于微电网优化调度的方法。
麻雀算法是一种模拟自然界麻雀群体行为的优化算法。麻雀在觅食时会通过相互之间的信息交流和协作来找到最佳的食物来源，这种行为被称为“麻雀聚群行为”。麻雀算法通过模拟麻雀聚群行为，将问题转化为一个多目标优化问题，并通过迭代搜索的方式逐步寻找最优解。
在微电网优化调度中，麻雀算法可以用于优化能源资源的分配和调度，以实现电力负荷的平衡和能源成本的最小化。首先，麻雀算法通过建立数学模型来描述微电网系统，包括能源资源、电力负荷和能源成本等方面的参数。然后，通过迭代搜索的方式，麻雀算法逐步调整能源资源的分配和调度方案，以使系统达到最优状态。
与传统的优化算法相比，麻雀算法具有以下优势：
1. 麻雀算法能够全局搜索，不易陷入局部最优解。这是因为麻雀算法通过不断地与其他麻雀进行信息交流和协作，能够从多个角度寻找最优解。
2. 麻雀算法具有较强的自适应性和鲁棒性。它能够根据问题的特点和约束条件进行调整，适应不同的微电网系统。
3. 麻雀算法的计算复杂度相对较低，可以在较短的时间内得到较好的优化结果。
然而，麻雀算法在应用于微电网优化调度时也存在一些挑战。首先，麻雀算法对问题的建模和参数设置要求较高，需要充分考虑微电网系统的特点和约束条件。其次，麻雀算法的迭代搜索过程可能会导致计算时间较长，需要合理设置迭代次数和收敛条件。
总之，基于麻雀算法的微电网优化调度是一个具有挑战性的问题，但它也为解决微电网中能源资源分配和调度的问题提供了一种有效的方法。麻雀算法通过模拟麻雀聚群行为，能够全局搜索并找到最优解，具有较强的自适应性和鲁棒性。未来，随着对微电网优化调度问题的深入研究，麻雀算法有望在微电网领域发挥更大的作用，并为构建可持续、高效的能源系统做出贡献。
📣 部分代码
clear all
close all
clc
%% Parameters
L=5e4; % Total Number of transmitted symbols
N=4; % Number of bits per symbol
M=2^N; % Number of different constellation symbols
LB=N*L; % Length of random Bit Stream
%% Generatig Constellation symbol
Ts=2; % symbol time
A=1;
As=A.*sqrt(Ts/2);
Dmin=2*As;
S=As.*qammod([0:15], 16, 0, 'gray'); % Generated defaultly (+,- 1 and +,-3)
Es=sum(((real(S)).^2)+((imag(S)).^2))./length(S); % Average symbol Energy
%% Defining Energy and SNR
EB=Es/N; % Energy of Bit
EBN0dB=0:10; % EB/N0 in dB
ESN0dB=EBN0dB+10*log10(N); % ES/N0 in dB
EBN0=10.^(EBN0dB/10); % EB/N0
ESN0=10.^(ESN0dB/10); % ES/N0
N0=Es./ESN0; % Noise Density
Variance=N0./2; % Variance of Noise
StandardD=sqrt(Variance); % Standard deviation of Noise
Mean=0; % Mean of Noise
BER_Sim=[]; % Simulated BER will be stored in this empty matrix
for gg=1:length(EBN0)
%% Generating random Bit Stream and converting it into symbol Stream
Bits=randi([0 1],1,LB); % Random Stream of Bits
Bits_Parallel=reshape(Bits,N,L); % Parallel bits to be programmed
De_Numbers=(bi2de(Bits_Parallel',2)')+1; % Location for symmbols
Symbols=S(De_Numbers); % Stream of symbols that is going to be sent
%% Adding Gaussina noise to transmitted signal
Noise=sqrt(N0(gg)/2).*(randn(1,L)+1j*(randn(1,L)));
Y=Symbols+Noise;
%% Decision
Loc=[];
for kk=1:L
D=abs(Y(kk)-S); % Distances between R and all symbols
MinD=min(D); % min Distance
LminD=find(D==MinD); % Location of minimum Distance
Loc=[Loc LminD]; % Location of all symbol stream
end
RB=reshape(de2bi(Loc-1,N)',1,LB); % Received Bits
BER_Sim=[BER_Sim (sum(abs(RB-Bits)))/LB]; % Bit Error rate
end
%% Union Bound Error Probability
% Symbol Error Rate
sq2N0=sqrt(2.*N0);
Dmi_sq2N0=Dmin./sq2N0;
e Bound, and App BER Minimum Euclidean Distance Bound'})⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 刘芳,郑玉麟,刘玲,等.基于麻雀搜索算法的微电网储能优化调度方法:CN202110163731.8[P].CN112994085A[2023-09-25].
[2] 吴新华,吴晓刚,刘林萍,等.基于麻雀搜索算法的微电网能量优化调度方法及设备:202310466273[P][2023-09-25].
[3] 王汉宇.基于改进麻雀搜索算法的微电网优化调度[J].兰州文理学院学报:自然科学版, 2022, 36(6):59-63.