王世瑋,張 迪,魏明磊,潘一夫
(廣東工業大學自動化學院,廣東 廣州 510006)
電網技術
基于混沌多目標遺傳算法的分布式電源規劃
王世瑋,張 迪,魏明磊,潘一夫
(廣東工業大學自動化學院,廣東 廣州 510006)
針對多目標遺傳算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解決分布式電源(distributed generation,DG)優化問題上存在的不足,加入混沌變量、虛擬適應度、精英保留策略等方法進行多目標改進,提出一種改進混沌多目標遺傳算法(improved chaotic optimizationmulti-objective genetic algorithm,ICMGA),并依據種群進化狀態自適應調整搜索精度,提高了算法搜索效率和收斂速度。結果表明:與NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但尋優能力更強,收斂速度快,還具有良好的經濟性。能夠為分布式電源優化問題提供優良的解決方案。
分布式電源;混沌多目標遺傳算法;精英保留策略;混沌變量
近幾年,全球氣候變暖、可持續發展、環境保護等國際問題引起人們普遍關注,中國作為最大的發展中國家能源需求連年攀升。為了解決這些迫在眉睫的問題,我國政府頒布了《中華人民共和國可再生能源法》,確立了再生能源發展戰略。這意味著可再生能源的開發和利用將得到國家大力扶持,這必將帶來一波新能源產業發展的高潮。其中可再生能源發電的主要實現方式就是風能、光伏、生物能等諸多的分布式發電技術[1]。可以預見的是,全國范圍內分布式發電技術將得以大規模推廣應用,這一發展趨勢必然導致數量龐大的分布式電源[2](distributed generation,DG)接入現有電力系統。隨著國家的高度重視,以及智能電網的火熱,分布式電源規劃問題越來越引起人們重視。……