基于混沌粒子群优化算法的微电网优化运行技术

被引：17

作者：

殷丽娟 ^{[1
]}

赵熙临 ^{[1
]}

梅真 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖北工业大学电气与电子工程学院

[2] 江西省电力公司宜春供电分公司

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2016年 / 28卷 / 05期

关键词：

微电网; 优化运行; 粒子群; 混沌; 算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

以混沌粒子群优化算法为基础进行微电网优化运行技术的研究。首先,通过基于线性微分递减策略的惯性权重的引入,避免算法陷入局部最优;同时,采用线性调整的学习因子的选取增强算法的全局搜索能力;在此基础上,将粒子群优化算法与混沌理论相结合,通过增加粒子的随机性与遍历性,进一步解决传统粒子群算法容易出现早熟和搜索能力不强的问题;然后,在光伏电池、风力发电机等微电源模型构建基础上,考虑到功率平衡、微电源输出功率等约束条件,设计微电网优化运行目标函数,保障其运行成本最优;最后,通过对IEEE-14节点模型的微电网系统仿真对比,验证了算法的可行性与有效性。

引用

页码：55 / 61

页数：7

共 16 条

[1] 邻接矩阵和粒子群优化算法应用于微电网重构 [J].

辛文成 ;

向铁元 ;

詹昕 ;

贺忠尉 ;

陈浩 ;

苏井辉 .

电力系统及其自动化学报, 2014, 26 (11) :37-41

[2] 基于改进细菌觅食算法的微网鲁棒经济调度 [J].

彭春华 ;

谢鹏 ;

詹骥文 ;

孙惠娟 .

电网技术, 2014, 38 (09) :2392-2398

[3] 基于PSO算法的风光储微电网优化调度研究 [J].

刘娇娇 ;

王致杰 ;

袁建华 ;

席攀 .

华东电力, 2014, 42 (08) :1534-1539

[4] 微电网关键技术研究 [J].

王成山 ;

武震 ;

李鹏 .

电工技术学报, 2014, 29 (02) :1-12

[5] 微电网技术综述 [J].

杨新法 ;

苏剑 ;

吕志鹏 ;

刘海涛 ;

李蕊 .

中国电机工程学报, 2014, 34 (01) :57-70

[6] 考虑随机特性的微电网电源优化配置 [J].

卢洋 ;

卢锦玲 ;

石少通 ;

杨仁刚 .

电力系统及其自动化学报, 2013, 25 (03) :108-114

[7] 含多种分布式电源的微电网经济调度研究 [J].

周晓燕 ;

刘天琪 ;

沈浩东 ;

孙国城 ;

杜红卫 ;

李兴源 .

电工电能新技术, 2013, 32 (01) :5-8+18

[8] 基于改进自适应遗传算法的微电网负荷优化分配 [J].

林伟 ;

陈光堂 ;

邱晓燕 ;

王松 ;

李锐 ;

孟鹏 ;

任增 .

电力系统保护与控制, 2012, 40 (12) :49-55

[9] 加速收敛的粒子群优化算法 [J].

任子晖 ;

王坚 .

控制与决策, 2011, 26 (02) :201-206

[10] 智能电网经济运行的多目标调度优化策略(英文) [J].

郑漳华 ;

艾芊 ;

徐伟华 ;

施婕 ;

解大 ;

韩利 .

电网技术, 2010, 34 (02) :7-13

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