基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

被引：26

作者：

盛浩云 ^{[1
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杨静 ^{[1
]}

张国平 ^{[1
]}

杨辉跃 ^{[2
]}

耿昊翔 ^{[1
]}

吕磊豪 ^{[1
]}

机构：

[1] 陆军勤务学院军事设施系

[2] 陆军勤务学院军事物流系

来源：

电网与清洁能源 | 2021年 / 37卷 / 08期

关键词：

改进粒子群优化算法; 时变压缩因子; 自适应变异; 微能源网; 优化配置;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理]; 140502 [人工智能];

摘要：

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明:改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。

引用

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页数：9

共 41 条

[1]

微网调度优化模型与方法研究 [D].