微网优化调度matlab：基于Matlab+Yalmip的分布式储能优化模型
# 微网优化调度：Matlab + Yalmip 实现之旅
在能源领域不断发展的当下，微网优化调度成为了热门话题。今天就来跟大家分享一下如何使用 M
atlab 结合 Yalmip 编制含分布式电源（DG）和储能（ESS）的微网优化模型，而且这个模型程序运行可靠，
以 15 分钟为采集节点，并利用 cplex 求解，同时还考虑了发电机的启停约束。
## 一、整体思路
我们的目标是建立一个能合理分配微网中分布式电源和储能系统功率输出的模型，以达到某种优
化目标，比如成本最小化或者能源利用率最大化等。以 15 分钟为采集节点，意味着我们将以 15 分钟为
一个时间间隔来分析和调度微网中的能源流动。
## 二、Matlab + Yalmip 实现代码及分析
### 1. 初始化参数设置
```matlab
% 时间间隔设置为15分钟，一天有96个时间节点
T = 96;
% 分布式电源相关参数
DG_num = 3; % 假设有3个分布式电源
DG_capacity = [100; 150; 200]; % 每个分布式电源的容量（kW）
DG_cost = [0.1; 0.15; 0.2]; % 每个分布式电源发电成本（元/kWh）
DG_min_power = [20; 30; 40]; % 每个分布式电源最小发电功率（kW）
DG_max_power = [80; 120; 160]; % 每个分布式电源最大发电功率（kW）
% 储能相关参数
ESS_capacity = 200; % 储能容量（kWh）
ESS_min_soc = 0.2; % 储能最小荷电状态
ESS_max_soc = 0.8; % 储能最大荷电状态
ESS_charge_efficiency = 0.9; % 充电效率
ESS_discharge_efficiency = 0.9; % 放电效率
ESS_initial_soc = 0.5; % 初始荷电状态
% 负荷数据（假设已知）
load_profile = rand(T, 1) * 200; % 随机生成的负荷曲线，实际应用中应替换为真实数据
```
