基于改进鲸鱼算法的混合储能系统容量优化配置

针对微电网中使用可再生能源的高随机性和间歇性等特征,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。该方法以混合储能系统成本最低、平抑可再生能源功率波动效果最优与电网联络线利用率最高为目标,通过建立混合储能容量优化配置模型并采用改进鲸鱼优化算法对所建立的模型进行求解得到最优混合储能系统容量优化配置。最终对比传统鲸鱼优化算法和传统粒子群算法来验证改进鲸鱼算法可以更合理地配置混合储能系统的容量,使可再生能源功率波动的平抑效果提高,同时也使微网联络线利用率变高,保证微电网可靠、经济地运行,进而实现资源的合理利用。     

基于蝙蝠算法的微电网优化研究

针对微电网运行的多目标优化问题,提出了蝙蝠算法优化微电网的运行策略.首先建立微电网系统运行的数学模型,以微电网简化模型为研究对象,根据一年中不同典型日负荷情况,分别在其并网和离网状态下,以发电成本最低和环境污染费用最低为目标函数,使用蝙蝠算法对算例进行求解分析,对各个分布式电源在不同时刻的出力进行优化,使日综合发电成本...     

基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用本文改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将本文算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。     

基于多模态多目标果蝇优化的风光燃储微网优化调度

为了实现风光燃储微电网经济环保优化运行,提出了基于种群分区多模态多目标果蝇优化的微网优化调度算法。引入可平移负荷和可中断负荷响应,建立了以风光燃储微电网的运行经济成本和环境污染成本最小为目标函数的多目标优化模型。模型的求解采用三分区的多策略多模态多目标果蝇优化算法——将果蝇种群分为3个区并引入特殊拥挤距离,自适应地调整收敛性和多样性。与5种其他算法进行对比仿真实验,结果表明,所提出的风光燃储微网优化调度算法在全局最优求解、收敛性、多样性以及所得到的最优解集精度等方面具有明显的优势,能有效降低微电网优化的运行成本和环境成本。     

基于改进麻雀搜索算法的微网容量优化配置

为得到微电网中各微电源的最佳容量配比,满足负荷的出力需求,本文针对含风光柴储的并网型微电网,以综合运行成本最低为目标函数,以分布式电源出力及污染物排放量为约束条件,建立容量优化配置模型。采用折射反向学习机制、差分变异交叉选择策略及动态步长因子改进标准麻雀搜索算法对模型进行求解,并与鲸鱼优化算法、差分算法、灰狼算法、麻雀搜索算法进行对比。选取宁夏地区两个典型日进行算例分析,所求成本较其他4种算法分别降低3.05%、4.12%、8.46%及1.13%。仿真结果表明所提模型具有合理性,且改进的SSA具有良好的寻优能力。     

基于高斯-柯西变异帝国竞争算法的微电网优化调度

为提高微电网运行经济性,建立了以微电网综合运行成本最小为目标函数的微电网优化调度模型。利用高斯变异和柯西变异对帝国竞争算法进行改进,采用高斯-柯西帝国竞争算法对微电网优化调度模型进行求解,并与其他优化算法对比分析。结果表明,高斯-柯西帝国竞争算法求解的微电网综合运行成本为4 485.62元,低于其他优化算法;调度方案能够优化微电网系统内各分布式电源出力,合理与上级配电网交换电能,使微电网综合运行成本最小。验证了模型的正确性及求解方法的优越性。     

含微电网的主动配电网协调优化调度方法

研究微电网和主动配电网(ADN)互动运行模式,将微电网和ADN视为不同利益主体,提出一种含微电网的ADN协调优化调度方法。通过分析微电网和ADN的利益需求,将削峰填谷成本、微电网备用配置成本和用户停电损失期望体现于目标函数中,分别建立效益模型。同时,考虑ADN和微电网不同利益需求之间的博弈关系,提出了一种协同演化博弈算法(CGA),将ADN和微电网作为博弈参与者,分别对其效益函数进行模糊化处理并求解。在此基础上,考虑分布式电源随机性影响建立了基于不满意度的动态优化子模型,对CGA进行动态调整。算例分析了ADN和微电网参数对优化结果的影响,并与一般多目标优化算法进行对比,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于改进蝙蝠算法的微网群能量优化方法

针对微网群如何稳定运行以及最大程度减少网群运行成本等问题,进行了基于改进蝙蝠算法的微网群能量优化研究。系统以离网运行的两个交流微电网和一个直流微电网构成的微网群作为研究对象,构建包含集中储能系统的微网群架构,利用运行成本和环境影响成本为多目标函数建立优化调度模型,通过二元对比权定法将多目标函数转化为单目标函数,采用基于Tent映射与柯西变异的改进蝙蝠算法进行能量优化。结果表明,对比传统的微网群优化方法,该系统能量优化方法具有较好的系统运行稳定性,有效提高了系统经济效益,使得日运行综合成本降低了14.63%。     

基于多属性决策的微电网多目标优化运行

微电网的优化运行能够有效的减少微电网的运行成本,提高能源的利用效率。对微电网多目标能量优化模型的求解大多采用将多目标优化问题转化成单目标优化问题的方法。文中针对并网运行的微电网,考虑了需求侧响应,建立了微电网多目标动态优化模型。对于模型的求解,首先运用层次分析法确定各个目标的权重,然后利用非占主元排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对重要的两个目标函数进行优化,多次优化并取每次优化得到的最优的解作为候选方案,然后对候选方案的目标函数值进行评价,再利用基于证据推理的多属性决策方法确定最终方案。仿真结果验证了文中所提方法的有效性,为微电网多目标优化运行问题的求解提供了一种新的思路。     

基于NSWOA的含风光微电网储能容量优化配置*

为降低含风光储微电网的综合成本,进一步提升新能源的消纳率和源荷匹配度,研究了基于改进鲸鱼算法的储能容量优化配置方法。首先,不同于传统算法仅对单目标进行寻优,该算法改进为对三目标综合考虑寻优;其次,将鲸鱼算法与非支配算法相结合,避免种群选取聚集,寻优精度加大;最后,将Logistic混沌映射引入鲸鱼位置搜索,鲸鱼位置在更新过程中通过控制参数进行修正,加快了寻优速度,使算法优化性能得到大幅度提高。通过对某地微电网实际数据的分析,验证了该算法的合理性和优越性。     

基于PSO的并网微电网优化运行

针对微电网并网运行下的优化运行问题,综合考虑含微电网经济成本、环境成本及微电网与大电网交易成本,使系统的总运行成本最低,建立了微电网多目标优化模型。考虑并网微电网运行约束条件,采用粒子群算法对模型进行求解,实现对各微电源负荷的优化分配。以某地的实际数据为例,对所提模型进行仿真,验证了提出的负荷优化调度模型可有效降低发电的综合成本。     

与需求响应联合优化的联网型微电网储能容量随机规划

针对含分布式电源、需求响应资源的联网型微电网,提出一种与微电网内多类型需求响应资源联合优化运行的储能系统容量配置优化规划模型。模型以微电网用能成本与储能设备年投资成本之和最小为目标函数,考虑需求响应资源可柔性调节区间、储能设备的荷电状态、微电网与主网间变电容量等约束条件,并计及分布式电源出力的不确定性影响,建立储能容量随机优化规划模型,利用混合整数线性规划算法求解。对某实例微电网仿真分析优化配置储能容量对提高微电网运行和规划的经济性的影响,结果表明模型可实现微电网储能系统最佳容量配置决策,同时优化需求响应资源和储能系统的运行策略。     

微电网多目标优化运行研究

包含分布式电源的微电网以其灵活、清洁、经济的能源供需模式,成为了智能电网建设的一个重要组成部分。为充分发挥微电网中分布式电源的经济性和环保性,建立微电网优化运行的多目标函数模型,在此基础上分析多目标优化问题的求解算法。在粒子群优化算法中加入子种群杂交操作,使其适用于多目标优化问题的求解,并将其应用于微电网的优化运行。以发电成本、环境成本和甩负荷补偿成本为子目标函数,进行仿真验算。算例结果表明所述算法可实现微电网多目标优化运行。     

基于多代理系统的分布式微电网成本率快速优化方法

针对成本率优化问题,以快速寻找到近似优化解为目标,提出一种基于MAS平台的微电网运行成本率快速优化算法。在每一轮计算中,CG Agent通过查询不同区间的有功功率平均增长价格,选出本地平均价格最低的有功功率增量;在全局中,信息搜集Agent在这些本地最优选择中选出全局平均价格最低的功率增长量。最后,信息搜集Agent进行微调,并计算出最终微电网成本率最低的运行点。所提方法可兼容任何形式的成本率函数,摆脱了传统优化算法对函数可导性和连续性的要求。仿真结果表明,本文所提方法相比遗传算法和内点法拥有更高的运算质量和更快的运算速度,更加适用于大规模微电网场景。     

基于多目标粒子群算法的微电网优化调度

提出了一种经济与环保相协调的微电网优化调度模型,针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型,并利用多目标粒子群算法(MOPSO)求解微电网优化调度问题,仿真结果表明该模型对微电网优化调度具有一定的指导作用。     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护。对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真结果表明,该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染,促进微电网的优化运行,并验证了改进的粒子群算法的优越性能。     

计及直接负荷控制的商业建筑型微电网优化运行方法

商业建筑型微电网作为微电网的一种典型形式,得到了广泛应用,其优化运行是一门重要课题。商业建筑型微电网内配置了较大容量的可控负荷,考虑对这些负荷进行直接负荷控制,以系统综合运行成本最小为目标函数,建立商业建筑型微电网优化运行模型。引入混沌搜索对基本万有引力算法进行改进,并采用改进万有引力算法对建立的模型进行求解。最后通过一个仿真算法验证了模型的正确性和有效性,该方法能够在不降低用户舒适度的前提下,降低系统综合运行成本,且改进万有引力算法相比较传统的算法有着更优的求解性能。     

以换电站为负荷的微电网系统建模与优化

建立以换电站为负荷的微电网系统稳态模型,结合各发电单元和换电站的特点,以微电网系统运行成本最低为目标,以满足用户需求、发电单元和充放电功率平衡为约束条件,对微电网系统运行进行优化。采用粒子群优化算法进行模型求解,将微电网系统的运行成本设为适应度函数,将各发电单元出力及微电网与主网间的功率交换设为粒子位置。算例分析表明,通过对各发电单元出力进行优化,可以降低微电网运行成本,并充分发挥微电网削峰填谷能力。     

基于改进NSGA-Ⅲ的微电网储能多目标优化配置

为提升微电网中储能配置的可靠性与经济性,提出一种基于改进NSGA-Ⅲ算法的微电网储能系统容量多目标优化配置方法。构建了微电网储能容量配置双层优化模型,外层以储能一次投资成本最小为优化目标,内层以微电网综合运行成本最小、负荷缺电率最小和可再生能源利用率最大为优化目标;在传统NSGA-Ⅲ算法中嵌入Levy理论和一个区域角度量化机制,使其更加适用于所提直流微电网储能容量双层优化配置模型的寻优迭代求解,并结合典型日数据,仿真验证了所提模型及算法的有效性。     

基于RBHPSO-GSA算法的微电网优化运行方法

微电网的优化运行是微电网领域的重要课题。微电网优化方法需要实现效率最大化、经济成本最小化以及微网性能最优化。以微电网的经济成本最小为目标函数,通过引入随机黑洞粒子群算法,提出基于改进万有引力搜索算法的微电网优化运行方法,并应用于多目标多约束非线性的微电网优化运行问题。该算法实现了含储能电池和可转移负荷的微电网优化模型仿真计算,并通过算例验证了该算法的正确性和可行性。结果表明,与传统的万有引力算法相比,改进后的算法具有发电成本减少,负荷峰值减少等优点。