Verwenden Sie Matlab-Sprachwerkzeug

Verwenden Sie Matlab-Sprachwerkzeuge, um das entsprechende Programm für den Partikelschwarmoptimierungsalgorithmus des Mikrogittersystems zu schreiben (siehe Anhang). Verwenden Sie einen verbesserten Algorithmus zur Optimierung des Partikelschwarms, um das mathematische Modell der optimalen Planung des Mikrogittersystems zu lösen. Der Ein-Tages-Zyklus und der Ein-Stunden-Zyklus werden verwendet, um die verteilten Einheiten des Mikronetzsystems zu planen und die Ausgangskoordination jeder Einheit zu bestimmen. Der Parameter zur Optimierung des Partikelschwarms ist auf 50 und die Anzahl der Partikel im Partikelschwarm auf 50 festgelegt. Der maximale Iterationswert des Algorithmus wird auf das 200-fache eingestellt, die Beschleunigungsfaktoren C1 und C2 werden beide auf 2,0 eingestellt und der Trägheitsgewichtskoeffizient W wird auf 0,9 eingestellt.Wenn der Mikronetzbetriebsmodus Inselbetrieb ist, findet kein Energieaustausch zwischen dem Mikronetzsystem und dem Hauptnetz statt. Da Windenergie und Solarenergieerzeugung erneuerbare Energieerzeugung sind und ihre Leistung der Windgeschwindigkeit und Lichtintensität unterliegt, unterliegt die bevorzugte Nutzung von Windenergie und Solarenergieerzeugung keinen Planungsstrategien. Wenn die Erzeugung von Wind- und Solarenergie die Anforderungen der Last nicht erfüllen kann, wird die Partikelschwarmoptimierung (PSO) verbessert. Der Algorithmus wird verwendet, um die Last anderer erzeugter Ausgabeeinheiten zu berechnen, um das System bereitzustellen.Wenn nicht alle Stromaggregate und Energiespeichergeräte den Strombedarf der Mikronetzlast im System decken können, kann das Gleichgewicht des Strombedarfs sicherstellen, dass die vorübergehend zwischen dem System und der Last schwebende Last nicht wichtig ist, um einen sicheren, stabilen und wirtschaftlichen Betrieb zu erreichen Microgrid-System. Verwenden Sie das in Kapitel 2 beschriebene Modell zur Erzeugung von Wind- und Sonnenenergie, um die aktive Leistung anhand der tatsächlichen Windgeschwindigkeit, Lichtintensität, Temperatur und anderer Parameter zu berechnen

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使用Matlab语言工具为微网格系统的粒子群优化算法编写适当的程序（请参见附录）。使用改进的算法进行粒子群优化，以求解微电网系统优化规划的数学模型。一天周期和一个小时周期用于计划微网络系统的分布式单元并确定每个单元的输出协调。用于优化粒子群的参数设置为50，而粒子群中的粒子数设置为50。该算法的最大迭代值设置为200倍，加速因子C1和C2均设置为2.0，惯性权重系数W设置为0.9。 当隔离微电网模式时，微电网系统与主电网之间没有能量交换。由于风能和太阳能发电是可再生能源发电，并且其性能受风速和光强度的影响，因此对风能和太阳能发电的首选使用不受任何规划策略的限制。如果风能和太阳能的产生不能满足负荷要求，则可以改善粒子群优化（PSO）。该算法用于计算其他生成的输出单元的负载以提供系统。 如果不是所有的发电机组和能量存储设备都可以满足系统中微电网负载的功率要求，则功率需求的平衡可以确保暂时悬挂在系统和负载之间的负载对于实现微电网系统的安全，稳定和经济运行而言并不重要。。使用第2章中描述的风能和太阳能发电模型，根据实际风速，光强度，温度和其他参数计算有功功率

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使用 Matlab 语言工具为微电网系统粒子群优化算法编写适当的程序（参见附录）。采用改进的粒子群优化算法，求解了优化微电网系统规划的数学模型。一天周期和一小时周期用于规划微网系统的分布式单位并确定每个单元的初始协调。粒子群优化参数设置为 50，粒子群中的粒子数设置为 50。算法的最大迭代值设置为 200 倍，加速度因子 C1 和 C2 都设置为 2.0，惯性权重系数 W 设置为 0.9。 如果微电网运行模式是孤立的，微电网系统与主网之间没有能量交换。由于风能和太阳能发电是可再生能源发电，其性能受风速和光强度的影响，因此风能和太阳能发电的首选用途不受规划战略的影响。如果风能和太阳能的产生不能满足负载的要求，则改进粒子群优化（PSO）。该算法用于计算为部署系统而生成的其他输出单元的负载。 如果不是所有的发电机组和储能设备都能满足系统中微电网负载的功率需求，则功率需求的平衡可以保证系统与负载之间的临时悬浮负载对于实现安全、稳定、经济运行微电网系统并不重要。使用第 2 章中描述的风能和太阳能生成模型，根据实际风速、光强度、温度和其他参数计算有源功率

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使用Matlab语言工具为微芯片系统的粒子群优化算法编写相应的程序（见附件）。采用改进的粒子群算法求解微网优化规划的数学模型，用一天周期和一小时周期规划微网系统的分布式单元，确定各单元的输出协调。粒子群优化参数设置为50，粒子群中的粒子数设置为50。算法的最大迭代值设为200倍，加速度系数C1和C2均设为2,0，惯性权重系数W设为0.9。 如果微网络模式为孤岛模式，则微网络系统与主网络之间不应进行能量交换。由于风能和太阳能发电是可再生能源发电，其性能受风速和光强的影响，因此风能和太阳能发电的首选用途不受规划策略的影响。如果风能和太阳能的生产不能满足负荷的要求，粒子群算法将得到改进。该算法用于计算其他输出单元产生的负荷，为系统提供支持。 如果不是所有的发电机和储能装置都能满足系统中微网负载的用电需求，则用电需求的平衡可以保证系统与负载之间的临时悬浮负载对保证安全不重要稳定经济运行，达到微电网系统。使用第2章中描述的风力和太阳能发电模型，使用实际风速、光强、温度和其他参数计算有功功率

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