基于粒子群算法-考虑需求响应的风-光-柴-储容量优化配置

部分代码:

clc;
clear;
close all;

num_wt=3.7;   %风机数量
num_pv=214.57;  %光伏板数量
num_g=1;    %柴油发电机数量
num_sb=52.47; %蓄电池数量
%% 数据区
% DATE=xlsread('date.xlsx')';%原始数据
load DATE;
Load=DATE(3,:);%全年负荷数据
Speed_WT=DATE(1,:);%全年风速数据
Solar_PV=DATE(2,:);%全年光照强度数据 
T_c=DATE(4,:);%光伏板表面温度

%% 参数区
%1.风机
single_WT=35;%单台风机的额定功率/kW
v_ci=3;%切入风速
v_co=25;%切出风速
v_n=11;%额定风速
P_wt=zeros(1,8760);%单台风机的年功率曲线
u_wt=3.86;%风机投资成本(台/万元)
k_wt=0.02;%风机维护费用(万元/年)
Y_wt=20;%风机的使用年限
R_wt=3;%风机单台置换费用(万元/台)

%2.光伏
single_PV=1;%单个光伏板额定功率/kW
T_r=25;%太阳能电池温度为25℃
namd=-0.0047;%温度条件系数
G_n=1;%光谱辐照度为1000W/m2
P_pv=zeros(1,8760);%单片光伏板的年功率曲线
u_pv=0.8;%光伏投资成本(台/万元)
k_pv=0.002;%光伏维护费用(万元/年)
Y_pv=20;%光伏的使用年限
R_pv=0.7;%光伏单台置换费用(万元/台)

%3.柴油发电机
a=0.08415;%截距系数/(L/kWh)
b=0.246;%斜率/(L/kWh)
P_deo=50;%额定功率
P_deo_min=10;%最小运行功率
u_de=2.09;%柴油发电机投资成本(台/万元)
k_de=0.05;%柴油发电机维护费用(万元/年)
Y_de=10;%柴油发电机的使用年限
R_de=1.8;%柴油发电机单台置换费用(万元/台)
K_fuel=8.38;%柴油的价格8.38(元/L)
V_CO2=0.210;%CO2治理成本(元/kg)
V_SO2=14.842;%SO2治理成本(元/kg)
V_NOx=62.964;%NOx治理成本(元/kg)
kr_CO2=649;%CO2污染物排放系数(g/kw·h)
kr_SO2=0.206;%SO2污染物排放系数(g/kw·h)
kr_NOx=9.890;%NOx污染物排放系数(g/kw·h)

%4.蓄电池
E_sb=2;%蓄电池容量
P_cha_max=0.2*num_sb*E_sb;%蓄电池最大充电功率
P_dis_max=0.2*num_sb*E_sb;%蓄电池最大放电功率
c_cha=0.85;%充电效率
c_dis=0.85;%放电效率
Soc_max=0.9;%荷电状态上限
Soc_min=0.2;%荷电状态下限
Soc_0=0.5;%荷电状态初始值
u_sb=0.16;%蓄电池投资成本(台/万元)
k_sb=0.002;%蓄电池维护费用(万元/年)
Y_sb=1.36;%蓄电池的使用年限
R_sb=0.09;%蓄电池单台置换费用(万元/台)

%5.其他参数
r=0.0475;%成本回收系数
Y=20;%运行年限

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