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该代码模拟了一个由光伏 (PV)、风能、柴油发电以及电池储能组成的混合可再生能源系统。计算并绘制系统的能量平衡、控制策略和性能参数。仿真考虑了电池的最小充电状态 (SoC)、柴油发电机的最小运行负载以及柴油发电机的斜坡率。计算并显示总体负载覆盖范围、电池利用率和每个时间步长的负载覆盖范围，同时绘制负载曲线、发电源和电池充电状态。应该注意的是，该代码可以使用更真实且与时间相关的光伏和风能发电曲线（例如记录的历史数据）来实现更准确的发电曲线。
🔥核心代码
% Calculate overall performance parameters
Overall_Load_Coverage = mean(Load_coverage);
Battery_Utilization = (sum(min(PV_generation + Wind_generation + Battery_SOC(1:end-1), Load_profile)) - sum(min(PV_generation + Wind_generation, Load_profile))) / BESS_capacity;
% Display results
disp('Load Profile (kW):')
disp(Load_profile)
disp('PV Generation (kW):')
disp(PV_generation)
disp('Wind Generation (kW):')
disp(Wind_generation)
disp('Diesel Generation (kW):')
disp(Diesel_generation)
disp('Battery State of Charge (kWh):')
disp(Battery_SOC)
disp(['Overall Load Coverage (%): ', num2str(100 * Overall_Load_Coverage)])
disp(['Battery Utilization (%): ', num2str(100 * Battery_Utilization)])
disp('Load Coverage per Time Step (%):')
disp(100 * Load_coverage)
% Plot results
figure;
% Plot Load Profile, PV, Wind, and Diesel Generation
subplot(2, 1, 1);
hold on;
plot(1:timeSteps, Load_profile, 'k', 'LineWidth', 2);
plot(1:timeSteps, PV_generation, 'b', 'LineWidth', 2);
plot(1:timeSteps, Wind_generation, 'g', 'LineWidth', 2);
plot(1:timeSteps, Diesel_generation, 'r', 'LineWidth', 2);
hold off;
xlabel('Time (hours)');
ylabel('Power (kW)');
legend('Load Profile', 'PV Generation', 'Wind Generation', 'Diesel Generation');
title('Load Profile and Generation Sources');
% Plot Battery State of Charge
subplot(2, 1, 2);
plot(0:timeSteps, Battery_SOC, 'm', 'LineWidth', 2);
xlabel('Time (hours)');
ylabel('Energy (kWh)');
title('Battery State of Charge');❤️
⛄ 参考文献
[1] 黄永红罗伦孙小琴Chris Underwood袁晨宇李松.风能—太阳能—储蓄电池—柴油发电机独立混合发电系统的优化设计[J].长沙理工大学学报（自然科学版）, 2017, 014(002):68-74.
[2] Asif KhanNadeem Javaid.基于Jaya学习的独立光伏,风机和电池系统的最佳容量优化[J].工程（英文）, 2020, 006(007):812-826,中插109-中插125.