基于matlab模拟光伏 (PV)、风能、柴油发电以及电池储能组成的混合可再生能源系统

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

❤️ 内容介绍

该代码模拟了一个由光伏 (PV)、风能、柴油发电以及电池储能组成的混合可再生能源系统。计算并绘制系统的能量平衡、控制策略和性能参数。仿真考虑了电池的最小充电状态 (SoC)、柴油发电机的最小运行负载以及柴油发电机的斜坡率。计算并显示总体负载覆盖范围、电池利用率和每个时间步长的负载覆盖范围，同时绘制负载曲线、发电源和电池充电状态。应该注意的是，该代码可以使用更真实且与时间相关的光伏和风能发电曲线（例如记录的历史数据）来实现更准确的发电曲线。

🔥核心代码

% Calculate overall performance parametersOverall_Load_Coverage = mean(Load_coverage);Battery_Utilization = (sum(min(PV_generation + Wind_generation + Battery_SOC(1:end-1), Load_profile)) - sum(min(PV_generation + Wind_generation, Load_profile))) / BESS_capacity;
% Display resultsdisp('Load Profile (kW):')disp(Load_profile)disp('PV Generation (kW):')disp(PV_generation)disp('Wind Generation (kW):')disp(Wind_generation)disp('Diesel Generation (kW):')disp(Diesel_generation)disp('Battery State of Charge (kWh):')disp(Battery_SOC)disp(['Overall Load Coverage (%): ', num2str(100 * Overall_Load_Coverage)])disp(['Battery Utilization (%): ', num2str(100 * Battery_Utilization)])disp('Load Coverage per Time Step (%):')disp(100 * Load_coverage)
% Plot resultsfigure;
% Plot Load Profile, PV, Wind, and Diesel Generationsubplot(2, 1, 1);hold on;plot(1:timeSteps, Load_profile, 'k', 'LineWidth', 2);plot(1:timeSteps, PV_generation, 'b', 'LineWidth', 2);plot(1:timeSteps, Wind_generation, 'g', 'LineWidth', 2);plot(1:timeSteps, Diesel_generation, 'r', 'LineWidth', 2);hold off;xlabel('Time (hours)');ylabel('Power (kW)');legend('Load Profile', 'PV Generation', 'Wind Generation', 'Diesel Generation');title('Load Profile and Generation Sources');
% Plot Battery State of Chargesubplot(2, 1, 2);plot(0:timeSteps, Battery_SOC, 'm', 'LineWidth', 2);xlabel('Time (hours)');ylabel('Energy (kWh)');title('Battery State of Charge');


❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 黄永红罗伦孙小琴Chris Underwood袁晨宇李松.风能—太阳能—储蓄电池—柴油发电机独立混合发电系统的优化设计[J].长沙理工大学学报（自然科学版）, 2017, 014(002):68-74.

[2] Asif KhanNadeem Javaid.基于Jaya学习的独立光伏,风机和电池系统的最佳容量优化[J].工程（英文）, 2020, 006(007):812-826,中插109-中插125.

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计