基于改进天牛群算法的微电网优化调度

为了使微电网在运行中能够按照经济效益和环境效益最优化进行调度,同时要求满足负荷的出力需求,建立了包括风力发电机、光伏发电系统、柴油机、微燃机、燃料电池和蓄电池的独立微电网多目标运行优化模型。使用传统智能算法来解决关于微电网的的多目标优化调度问题容易陷入局部最优,难以找到全局最优解,因此提出基于分组思想的混合天牛群算法(beetle swarm optimization,BSO),使用BSO算法作全局搜索、TS算法作局部搜索,并加入Kent混沌机制,对该算法进行了验证,并与粒子群算法进行了对比,结果证明该方法能具有较好的全局收敛性和局部搜索能力。