基于改进人工鱼群算法的微电网经济调度

发布时间：2022-01-24 03:09

　　针对微电网调度的问题,以微电网经济成本最小与污染排放气体最少为目标,建立了微电网日优化运行的数学模型。针对人工鱼群算法易陷入局部最优的问题,将人工鱼群的觅食和随机行为与天牛须搜索算法中天牛位置更新方法相结合,提出基于天牛须搜索算法的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm based on beetle antennae search algorithm,BAS-AFSA）求解所建立的数学模型。最后以一个微电网系统为例,在并网运行的情况下,结合标准人工鱼群算法作对比,仿真结果表明,所提算法能够合理安排微源出力,降低了总成本,微电网获得了更好的综合效益。 

【文章来源】：供用电. 2019,36(12)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 微电网的数学模型
    1.1 光伏发电数学模型
    1.2 风力发电模型
    1.3 燃气轮机发电模型
    1.4 燃料电池的数学模型
    1.5 蓄电池的数学模型
2 微电网调度模型
    2.1 目标函数
        2.1.1 发电成本最小
        2.1.2 环境效益最优
    2.2 约束条件
        2.2.1 功率平衡约束
        2.2.2 出力功率限制
        2.2.3 蓄电池容量限制
3 基于天牛须搜索算法的人工鱼群算法
    3.1 人工鱼群算法的基本原理
    3.2 天牛须搜索算法
    3.3 基于天牛须搜索算法的人工鱼群算法
4 算例分析
    4.1 基础数据
    4.2 仿真分析
        4.2.1 人工鱼步长Step的影响
        4.2.2 改进算法的有效性验证
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应视野和步长的混沌人工鱼群算法[J]. 张晓博,彭进业,刘恬.  微电子学与计算机. 2019(06)
[2]风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行[J]. 高佳,肖迎群.  科学技术与工程. 2019(15)
[3]基于天牛须搜索的粒子群优化算法求解投资组合问题[J]. 陈婷婷,殷贺,江红莉,王露.  计算机系统应用. 2019(02)
[4]基于多目标蜂群进化优化的微电网能量调度方法[J]. 李佳华,马连博,王兴伟,程适,邵一川.  郑州大学学报(工学版). 2018(06)
[5]多能互补主动配电网技术方案及工程应用[J]. 李瑞生,李献伟,张超.  供用电. 2018(07)
[6]一种变视野和步长的人工鱼群算法[J]. 鲍海兴,曾志高,朱艳辉,文志强,杜坤,任松.  湖南工业大学学报. 2018(03)
[7]计及电动汽车充电负荷的微电网优化配置研究[J]. 宣宁平,钟成元,朱乾龙,石雪梅.  供用电. 2018(04)
[8]并网型微电网优化调度及经济性分析[J]. 郭宁,白银娟,李基康.  供用电. 2018(04)
[9]计及电动汽车充电站的微电网综合控制研究[J]. 杨俊,刘秀良,刘丽娟,马富齐,侯旭倩,马喜平.  电网与清洁能源. 2018(03)
[10]冷热电联供型微电网优化运行及敏感性分析[J]. 崔林,唐沂媛.  电力工程技术. 2017(06)

硕士论文
[1]计及电动汽车充电负荷的微电网能量优化调度研究[D]. 朱宗耀.西安理工大学 2018
[2]基于天牛须搜索和变异策略的花朵授粉算法研究[D]. 韩瑞达.辽宁工程技术大学 2018



本文编号：3605722