微电网优化：基于巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）的微电网优化（提供MATLAB代码）

本文主要是介绍微电网优化：基于巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）的微电网优化（提供MATLAB代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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

巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）由Omar Alsayyed等人于2023年提出，该算法模仿了巨型犰狳在野外的自然行为。GAO设计的基本灵感来自巨型犰狳向猎物位置移动和挖掘白蚁丘的狩猎策略。GAO理论在两个阶段进行表达和数学建模：（i）基于模拟巨型犰狳向白蚁丘的运动的探索，以及（ii）基于模拟巨型犰狳的挖掘技能以捕食和撕裂白蚁丘的开发。https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/136605693

参考文献：

[1]Alsayyed O, Hamadneh T, Al-Tarawneh H, Alqudah M, Gochhait S, Leonova I, Malik OP, Dehghani M. Giant Armadillo Optimization: A New Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems. Biomimetics. 2023; 8(8):619. Biomimetics | Free Full-Text | Giant Armadillo Optimization: A New Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems

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]=GAO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'b-','linewidth',2);
legend('GAO');
xlabel('迭代次数')
ylabel('总成本')
saveas(gca,'1.jpg');