并网型风光储微电网日前优化调度(MATLAB实现)

        考虑了光伏发电、风力发电、电池储能和负荷需求等因素，与主网相连不考虑向主网售电情况。

% 微电网日前优化调度示例代码
 
% 定义时间步长（例如，每小时）
time_steps = 24;
 
% 生成模拟数据：光伏发电量，风力发电量，负荷需求
solar_generation = 50 + 20 * rand(1, time_steps); % 单位：kWh
wind_generation = 30 + 15 * rand(1, time_steps); % 单位：kWh
load_demand = 80 + 40 * rand(1, time_steps); % 单位：kWh
 
% 定义电池参数
battery_capacity = 100; % 电池容量，单位：kWh
battery_max_charge_rate = 0.5; % 最大充电速率，单位：比例
battery_max_discharge_rate = 0.5; % 最大放电速率，单位：比例
battery_initial_soc = 0.5; % 初始电池状态（SOC），单位：比例
 
% 定义电价（示例：按小时变化）
hourly_prices = [0.1, 0.15, 0.12, 0.11, 0.13, 0.14, 0.09, 0.08, 0.07, 0.1, 0.1, 0.12,...
                 0.11, 0.1, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.16, 0.15, 0.13, 0.12];
 
% 初始化电池状态
battery_soc = battery_initial_soc * battery_capacity; % kWh
 
% 初始化变量
grid_import = zeros(1, time_steps); % 从电网购买的电量，单位：kWh
grid_export = zeros(1, time_steps); % 向电网卖出的电量，单位：kWh
battery_charge = zeros(1, time_steps); % 电池充电量，单位：kWh
battery_discharge = zeros(1, time_steps); % 电池放电量，单位：kWh
 
% 循环每个时间步长
for t = 1:time_steps
    % 计算总的可利用能量
    available_energy = solar_generation(t) + wind_generation(t) + battery_soc;
    
    % 判断是否满足负荷需求
    if available_energy >= load_demand(t)
        % 如果可利用能量大于等于负荷需求，则满足负荷需求
        grid_import(t) = 0; % 不需要购买电量
        grid_export(t) = 0; % 不需要向电网卖出电量
        battery_charge(t) = min(battery_max_charge_rate * battery_capacity,...
            battery_capacity - battery_soc); % 将电池充满
        battery_discharge(t) = load_demand(t) - solar_generation(t) - wind_generation(t); % 电池放出多余的能量
    else
        % 如果可利用能量不足以满足负荷需求
        grid_import(t) = load_demand(t) - available_energy; % 从电网购买额外的电量
        grid_export(t) = 0; % 不向电网卖出电量
        battery_charge(t) = min(battery_max_charge_rate * battery_capacity,...
            battery_capacity - battery_soc); % 尽可能充电
        battery_discharge(t) = 0; % 电池不放电
    end
    
    % 更新电池SOC
    battery_soc = min(battery_soc + battery_charge(t) - battery_discharge(t), battery_capacity);
end
 
% 计算总成本
total_cost = sum(grid_import .* hourly_prices);
 
% 显示结果
disp(['总成本： $', num2str(total_cost)]);