基于反向变异麻雀搜索算法的微电网优化调度

微电网系统包括多种分布式电源，为了降低微电网发电成本，应用优化算法对微电网进行调度很有必要。传统优化算法在微电网调度求解时容易陷入局部最优，导致收敛速度下降，因此文中在麻雀搜索算法(SSA)的基础上，提出一种反向变异麻雀搜索算法(RMSSA)。首先，利用反向学习策略和自适应t分布变异扩大SSA的寻优范围，提高种群多样性，改善SSA的搜索能力，然后建立以综合运行成本最低为目标的微电网优化调度模型，最后设定功率平衡、充放电速率、爬坡速率等约束条件，利用RMSSA对微电网优化调度模型进行求解。对比仿真结果表明此算法具有良好的全局搜索能力，其在收敛速度、寻优精度和稳定性上优于原SSA、灰狼算法、蝙蝠算法，微电网能获得更佳的综合效益。