基于改进随机漂移粒子群算法的微电网优化运行.pdf

【摘要】中提到的是一种基于改进随机漂移粒子群算法的微电网优化运行研究。微电网的优化运行对于其高效、稳定的发展至关重要，通常我们关注的是微电网的经济性和可靠性。文章提出了一种新的多目标优化调度模型，该模型考虑了微电网在并网模式下的经济性和可靠性。为了解决这个复杂的优化问题，作者采用了改进的随机漂移粒子群算法（Improved Stochastic Drift Particle Swarm Optimization, ISDPSO）进行求解。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种仿生优化算法，源于鸟群或鱼群的社会行为，用于寻找复杂问题的全局最优解。随机漂移粒子群算法在此基础上引入了随机漂移机制，增强了算法的探索能力和收敛速度。而改进的随机漂移粒子群算法则是对基本PSO的优化，旨在提高算法的性能，解决微电网优化问题的复杂性和多目标特性。 论文以一个17节点的微电网仿真系统为实例，进行了仿真计算，并与其他优化方法进行了对比。实验结果表明，提出的ISDPSO方法在提升微电网的经济性和可靠性方面具有显著优势和有效性。 微电网是一种包含分布式能源（如太阳能、风能等可再生能源）和负荷的独立系统，能够独立运行或者并入主电网。面对电力需求的增长和电网的可持续性挑战，微电网提供了一种灵活的解决方案。然而，由于微电网中发电资源多样且可再生能源的发电量存在不确定性，其运行面临着诸多挑战，如应对扰动的能力较弱，因此对其运行进行优化显得尤为重要。 文献中的其他方法，如线性规划，虽然可以解决一些简单的优化问题，但在处理包含多个相互制约的目标函数（如经济性和可靠性）的复杂微电网问题时，可能效率较低或无法找到全局最优解。而ISDPSO算法的优势在于能够同时处理多个目标，找到多目标空间中的帕累托最优解。 这篇研究通过提出并应用改进的随机漂移粒子群算法，为微电网的优化运行提供了一种有效的工具，有助于提高微电网在经济性和可靠性上的表现，为未来的微电网控制策略提供了有价值的参考。同时，这种方法也对其他类似的多目标优化问题具有借鉴意义。