基于高斯-柯西變異帝國競爭算法的微電網優化調度

陳海旭, 余暢文, 盧銀均, 陳磊, 馬小龍, 劉闖, 劉炬

(1.三峽大學 電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443000;2.國網福建省電力有限公司福州供電公司,福建 福州 350000;3.國網湖北省電力有限公司荊門供電公司,湖北 荊門 448000)

0 引 言

近年來,以可再生能源為主的微電網系統得到了快速發展,但微電網技術尚不成熟,微電網供電可靠性、能源利用率和運行成本等都是目前亟待解決的問題[1-2]。因此,對微電網優化調度進行研究,提出合理可行的微電網調度策略具有重要意義。文獻[3]為了麻雀搜索算法的優化性能,利用反向學習和自適應分布策略對麻雀搜索算法改進,以微電網運行成本為目標函數,提出了一種基于改進麻雀搜索算法的微電網優化調度模型。文獻[4]為了平衡微電網的環保性和經濟性,在微電網優化調度模型中引入了具有碳捕獲能力和棄光棄風消納的電轉氣系統,采用新型生物地理學優化算法對模型進行了求解,驗證了模型的可行性和算法的優越性。文獻[5]采用差分進化策略對黑洞算法進行改進,以燃料電池和蓄電池充放電功率為優化向量,以微電網運行成本最低為目標函數,建立了基于改進黑洞算法的微電網優化調度模型,采用實際算例驗證了模型的正確性和實用性。微電網結構復雜,系統內分布式電源種類和求解方法均會對其優化調度結果產生一定影響,因此微電網優化調度模型和求解方法還有待進一步研究。

基于此,本文……