基于改进细菌觅食算法的微网鲁棒经济调度

可再生能源出力的随机性和波动性给微电网经济运行优化带来较大困难。采用鲁棒优化理论将常规微电网经济运行优化模型中的不确定性因素加以处理,构建了计及可再生能源、储能装置和热电联产系统的微电网经济运行鲁棒优化模型;通过改进常规细菌觅食算法中复制操作和驱散操作,有效兼顾了个体寻优过程中寻优速度与寻优深度。算例分析表明,改进算法能够有效求解本文所提模型,在保证微电网可靠运行的前提下,所提方法能够实现各微源动态经济调度,有效降低微电网运行成本。     

基于混沌灰狼算法的交直流混合微网经济调度

并网情况下交直流混合微电网的经济稳定运行是微电网建设和运营的基本要求。文中从经济调度的角度出发,建立了考虑微电网设备的维护成本、蓄电池储能损耗成本、AC/DC换流成本、并网售购电费用的联合优化经济模型。针对传统灰狼算法(GWO)在全局搜寻能力上的不足,引入混沌序列Logistic映射对灰狼算法初始化进行改进,丰富灰狼种群的多样性,使初始种群更加均匀的分布在求解区间内。为验证混沌灰狼算法(CGWO)算法的性能,基于实际算例进行仿真分析,验证所提模型与算法的正确性与有效性,在相同算例下将CGWO的优化结果分别与GWO、粒子群算法(PSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比分析,结果表明CGWO性能优于其它三种算法,能有效的进行经济调度并保证具有良好的全局搜寻特性和收敛速度。     

基于配电网的改进型牛顿算法

提出了一种用于辐射型配电网的改进型牛顿算法。这种方法建立在一种改进牛顿算法基础之上，且考虑了三相不对称负荷。     

基于改进人工鱼群算法的冷热电联产微网经济优化运行

考虑各种分布式电源的发电成本、环境成本和微网设备维护成本,在满足微网运行约束条件的基础上,优化微网内不同分布式电源和储能系统的功率输出,使系统的总运行成本最小。采用冷热电联产(Combined cooling heating and power,CCHP)的微网,可以有效提高微网中分布式电源的效率,从而提高其经济性。最后采用改进人工鱼群算法(AFSA),通过Matlab数值计算工具,验证一个含冷热电联产的微网系统模型的经济性。     

基于变置信水平优化策略的微网经济调度

在配电侧电力市场中,微网用户与配电公司之间签订双边交易合约,约定交易电量和交易电价。以合约期经济利益为目标进行经济调度,建立了基于概率分布的调度优化模型并给出了基于置信水平的调度优化模型求解方法。同时,用期望成本确定最佳置信水平,提出了一种变置信水平优化策略。仿真算例证明了所提调度优化模型求解方法和变置信水平优化策略的可行性。     

基于智能一致性算法的微网功率控制策略研究

由于分布式电源(DG)特性的差异,应用传统的下垂控制策略会导致微电网功率分配不均匀,严重时影响微电网系统运行的稳定性。为此,提出了一种基于智能一致性算法的微电网功率控制策略。该方法采用临近DG的无功信息,通过一致性算法使得各DG的无功全局收敛一致。此外,从数学上证明了一致性算法的收敛性和稳定性。最后,建立小型微电网实验系统验证了所提控制策略的有效性。结果表明,所提控制策略可实现有功和无功的合理均分,具有较好的稳态和动态性能。     

基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法

为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂度。将该方法应用于某地实际负荷预测,数值结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

基于改进粒子群算法的微网经济负荷分配

微网是通过整合多种分布式电源、储能系统、可控负载的一种分布式的低压供电网,微网可以运行在并网和孤岛两种模式下：在并网运行时,大电网可以作为微网的重要支撑;在孤岛运行模式下,为保证重要负荷的供电,需要各微电源协调运行,从而使微网的总运行成本最小。采用改进粒子群算法对孤岛运行模式下的一个小型的微网系统算例进行研究,仿真计算结果表明了所提方法的有效性。     

基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置

提出一种基于粒子群优化算法的微电网微电源优化配置模型,并以权重系数法对其进行研究,得出在各个权重系数情况下各类微电源的最佳运行容量。以孤岛微电网系统为例,考虑了各类微电源的出力及它们之间的互补特性和微电网系统内各种负荷的不同敏感性。通过运用粒子群优化算法加以求解。仿真结果表明,优化配置方法可以满足负荷多样性需求情况下的微电网经济运行,可为微电网系统优化规划问题提供一定的参考。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

Fast Convergence Evolutionary Programming for Multi-area Economic Dispatch

This paper develops and suggests fast convergence evolutionary programming (FCEP) for solving multi-area economic dispatch problem with tie-line constraints, transmission losses, multiple fuels, valve point effect, and disallowed operating region. Evolutionary programming (EP), a class of evolutionary algorithm, is based on the basic genetic operation of human chromosomes. EP has the ability to seek out the global or close to the global optima. FCEP has been developed to boost convergence speed and solution quality. The efficacy of the developed technique has been tested on three different types of test systems. Test results have been compared with those acquired from improved fast evolutionary programming, EP and other stated evolutionary techniques. It has been observed from the comparison that the developed FCEP has the ability to offer superior solution.     

基于改进型量子遗传算法的微网经济优化运行

微电网的经济优化调度是一个具有重要经济和社会效益的复杂问题。为了实现由分布式电源组成的微网以更为经济、灵活、环保的方式运行,充分发挥分布式电源的发电优势,针对微网优化调度的问题,提出了以电动汽车同时作为负荷和发电单元并且计及制热收益的微网多目标优化模型,并以经济效益最大化、环境成本最小化进行微网多目标优化。在优化求解过程中,文中所使用的量子优化算法中引入了双链式结构和动态旋转角调整策略,提出了一种新的改进型量子遗传算法,并与传统的遗传算法和基本的量子遗传算法进行了对比。最后通过算例验证了所提的模型、策略和算法的有效性和可行性。     

改进粒子群算法的微网经济调度

作为电力系统生产和消费的一种运行组织形式,微网在电网中起着重要作用。以发电成本作为目标函数,并将发电成本按成本类型分为运行成本和环境成本,或按发电单元类型分为联产系统发电成本、燃料电池发电成本以及电网成本,由此构成两种多目标函数。建立了包含风力机、光伏阵列、基于微燃机的冷热电联产系统、燃料电池和蓄电池的微网系统,针对一具体微网,运用基于相似度权重动态调整的粒子群算法对并网下微网各微源出力和电网购电量进行优化调度,并优化出两种多目标函数下的非劣解集,最后给出了一天的各成本和收益结果,算例结果表明了所建模型和运行算法的可行性和有效性。     

微网系统经济运行优化

微网可以运行在并网和孤岛两种模式下。在建立含多种微电源的微网模型的基础上,提出了一种通过模糊控制对蓄电池进行充放电的控制策略,采用改进粒子群算法对微网系统进行经济运行优化的方法。对一个微网系统算例进行了研究,仿真计算结果表明了所提方法的正确性和有效性。     

Improved Interval Optimization Method Based on Differential Evolution for Microgrid Economic Dispatch

This article proposes an improved interval optimization method based on differential evolution for dynamic economic dispatch of a microgrid. First, the dynamic economic dispatch model applied is a microgrid model considering various distributed generations, energy storage systems, the transaction between the microgrid and power grid, as well as multiple kinds of loads. Both economic and environmental costs are taken into account. Second, an improved interval optimization method based on differential evolution is proposed to solve this non-linear optimization model. The proposed method is improved in the aspects of the branch-and-bound strategy, acceleration tool, and interval estimation method. Finally, a practical dynamic economic dispatch case of a microgrid considering the valve-point effect is studied. A comparison among the proposed method, traditional interval method, differential evolution method, and interior point method is given to verify the efficiency and practicality of the improved interval optimization method.     

一种改进的进化规划方法及其在电力系统无功优化中的应用

分析了一种广泛应用的进化规划方法的不足并对其进行了改进,使之符合一条变异幅度变化规律:变异幅度在进化开始阶段应相对较大以搜索尽量广的范围,然后应动态或自适应地减小,最后应足够小以使进化过程稳定收敛。利用改进后的方法对IEEE 14节点、IEEE 30节点和IEEE 57节点系统进行了无功优化计算,结果表明改进后的方法远比改进前优秀,变异幅度变化规律对设计好的进化规划方法具有很好的指导意义。     

协同遗传算法在微网孤岛下的环保经济调度

主要研究了孤岛模式下的微网环保经济调度问题,即在满足微网安全运行约束和负荷需求的条件下,优化分布式电源的出力,使微网的发电成本和排放成本最小。分析建立了微网环保经济调度的数学模型,考虑了分布式电源的燃料消耗、维护费用、排放成本、微网运行约束条件以及负荷需求等因素。研究了协同遗传算法的多种群并行运算机制与合作池特征,并将其用于调度模型求解。仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

微网并网时的经济运行研究

微网是智能电网的重要组成部分,作为大电网的有效补充和分布式能源的有效利用形式,微网已经引起各国学者的广泛关注,微网经济运行是其中的一个重要研究方面.在建立含多种微电源的微网模型的基础上,提出了一种通过改进粒子群算法对微网系统进行经济运行优化的方法.对一个微网系统算例进行了研究,仿真计算结果表明了所提方法的正确性和有效性...