微电网优化：基于海象优化算法（Walrus Optimization Algorithm，WOA）的微电网优化（提供MATLAB代码）

一、微电网优化模型

微电网是一个相对独立的本地化电力单元，用户现场的分布式发电可以支持用电需求。为此，您的微电网将接入、监控、预测和控制您本地的分布式能源系统，同时强化供电系统的弹性，保障您的用电更经济。您可以在连接到电网或断开电网连接状态下使用微电网。当电网停限电或用电成本过高时，微电网会自动响应。微电网控制系统可实现对发电、储电和用电的综合管理调度。与电网在集中式发电厂发电，然后沿着发-输-配-变-用的单向能量传递不同，微电网重点关注用户本地的分布式发电系统。对于发电，微电网通常使用光伏、柴油发电机和风机等可再生能源的组合。微电网可以结合储能系统来储存电力，通过智慧储能调度策略在停电或电网需求高峰时进行充放电操作。

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、算法简介

海象优化算法（Walrus Optimization Algorithm，WOA）由Trojovský等人于2023年提出，该算法模拟海象的进食，迁移，逃跑和对抗捕食者的过程，WOA包含探索、迁移和开发三个阶段，具有平衡全局搜索和局部搜索的能力。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/132939210

参考文献：

Trojovský, P., Dehghani, M. A new bio-inspired metaheuristic algorithm for solving optimization problems based on walruses behavior. Sci Rep 13, 8775 (2023). A new bio-inspired metaheuristic algorithm for solving optimization problems based on walruses behavior | Scientific Reports

三、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=1000; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'c-','linewidth',2);
legend('WOA');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')
saveas(gca,'1.jpg');