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1 主要内容
该程序参考《热电联产在区域综合能源系统中的定容选址研究》，主要针对电热综合能源系统进行优化，确定热电联产机组的位置和容量，程序以33节点电网和17节点热网为例（具体见程序模型），采用5个备选位置作为优化基础，热网采用牛拉法潮流，电网潮流采用matpower工具箱（【发消息】->【免费软件】提供免费下载及相应教程），优化算法采用遗传算法，程序采用matlab编写，注释清晰，方便学习！
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目标函数
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程序模型
2 部分代码
clc;clear all;
T=60;%仿真代数 遗传算法
M=40;% 群体规模
pm=0.01;pc=0.6;%交叉变异概率
pcmax=0.9;pcmin=0.6;pmmax=0.1;pmmin=0.01;
xmax=[5 130];%选址位置、容量kw最大值
xmin=[1 10];%选址位置、容量kw最小值
Long=5;%单个参数字串长度，总编码长度3L
bestv=-inf;
bval=round(rand(M,2*Long));%初始种群 round 四舍五入取整函数 编码后的初始种群
%%%%%%%%%%%%%bestv=-inf%最优适应度初值%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for ii=1:T
f_ave=0;
%
解码，计算适应度 for a=1:M
y=zeros(1,2);
for gn=1:2
for j=1:1:Long
y(gn)=y(gn)+bval(a,gn*Long-j+1)*2^(j-1) ; %%%解码 二进制转换为十进制
end
xd(gn)=round((xmax(gn)-xmin(gn))*y(gn)/(2^Long-1)+xmin(gn));%%%%%%%%解码换算为约束条件范围内的数
end
xx(a,:)=xd;
%
%%%
%%修正网络参数进行潮流计算%
%%%
%%%
%%%
obj(a)=usi_pf(xd); %目标函数
end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%种群M%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
func=1./obj;%目标函数转换为适应度函数
fmax=max(func);
f_ave=func/M;
p=func./sum(func);
q=cumsum(p);%累加 分布采样区间 以便进行选择
[fmax,indmax]=max(func);%求当代最佳个体 indmax 当前最佳个体代数
if fmax>=bestv
bestv=fmax;%到目前为止最优适应度值
bvalxx=bval(indmax,:);%到目前为止最佳位串
optxx=xx(indmax,:);%到目前为止最优参数
end
Bfit1(ii)=bestv ;% 存储每代的最优适应度
%%%%遗传操作开始
%轮盘赌选择
for i=1:(M-1)
r=rand;
tmp=find(r<=q);%%找到适应度大于随机r的个体
newbval(i,:)=bval(tmp(1),:); %
%保存第一个这样的个体因为r就落到第一个这样的数的区间内，然后继续选择 end
newbval(M,:)=bvalxx;%最优保留
bval=newbval;
%两点交叉
for i=1:2:(M-1) %隔一个交叉一对
funmax=max(func(i),func(i+1));
if funmaxelse
pc=pcmax-(pcmax-pcmin)*(func-f_ave)/(bestv-f_ave);
end
cc=rand;
if cc%%pc交叉率