【电力系统】基于萤火虫算法FA的太阳能风能水力混合抽水蓄能系统（Matlab代码实现）

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It will be changed by the optimization AlgorithmQ_T0; % Turbine discharge rate in m^3/sec (turbine flow rate), the 4th decision variable. It will be changed by the optimization AlgorithmQ_P0; % Charging rate of the pump in m^3/sec, the 5th decision variable. It will be changed by the optimization Algorithm%decision variables minimum constraintsV_min 500;Min_pv10;Min_wt10;Q_T_min1;Q_P_min1;%decision variables maximum constraintsMax_pv2000;Max_wt1000;Q_T_max10;Q_P_max10;V_max20000;% Initialization of the decision variables within appropriate boundslowerBounds [Min_pv, Min_wt, V_min, Q_T_min, Q_P_min]; % Minimum bounds for each variableupperBounds [Max_pv , Max_wt , V_max , Q_T_max ,Q_P_max ]; % Maximum bounds for each variablevariable_ranges [lowerBounds;upperBounds];%Initalize firefliesfireflies initialize_population_normal(populationSize,numDimensions,variable_ranges);fireflies [fireflies, zeros(populationSize, 1)]; %Augmenting a zero coloumn for evaluating the fitness value.%Fitness Initializtionfor i 1:populationSizenPV fireflies(i, 1);nwind fireflies(i, 2);V_max_proposed fireflies(i, 3);Q_T fireflies(i, 4);Q_P fireflies(i, 5);fireflies(i,6) evaluate_cost_function(nPV,nwind,V_max_proposed,Q_T,Q_P,w_COE,w_D_Load,w_LSPS)第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)第四部分——Matlab代码、数据、文章下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python资源获取