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采用PSO-BF算法的微电网多目标电能优化调度   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
考虑到微电网中各分布式电源的特点以及充分发挥分布式发电技术在经济、环境和能源方面的优势,在满足系统约束条件下,提出了一种综合考虑微电网的运行成本、电压偏差以及微电网削峰填谷能力的微电网多目标经济调度模型。同时针对粒子群算法(PSO)在求解优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出一种粒子群-细菌觅食算法(PSO-BF)用于求解微电网电能优化调度问题。仿真结果表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛速度快、精度高的特点。  相似文献   
2.
针对电动汽车用户行为的随机性和特殊性,基于排队理论建立了考虑误工补偿、环境价值补偿的用户充电费用最小和充电站充电设施费用最小的多目标数学模型;研究不同充电站规模、补偿情况下用户和充电代理商的收益变化,为合理选取充电站建设规模提供参考方案。与此同时,文章采用了日前申报机制引导电动汽车用户的充电行为。研究结果表明,通过合理的配置充电设施,可以使电动汽车用户和充电站均获得理想收益,从而验证了所建模型的实用性和有效性。  相似文献   
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在新能源不断接入配电网的环境下,配电网分时段动态重构变得越来越重要。配电网分时段动态重构模型中考虑了电力公司从风电机组的购电成本、随机波动性成本、电动汽车充放电成本和网络损耗成本等。在满足各时段配电网安全运行等约束条件下,以配网经济性最优为目标函数确定最终的开关组合,该模型反映了风电机组和不同类型电动汽车对电网经济性的影响。为克服重构中产生大量重复解,提出等份交叉概率选择法,并提出一种膜计算与改进遗传算法相结合的遗传膜算法对上述模型进行求解,该算法克服了基本遗传算法的"早熟"问题。实验验证了上述模型和方法的正确性和有效性。  相似文献   
4.
针对配电网故障恢复的经济性和实用性,建立了计及失负荷最小、网损最小以及开关操作次数最少的多目标配电网故障恢复的数学模型。对于配电网故障恢复中产生的不可行解,研究了一种基于邻接矩阵的供电孤岛的验算方法,提出了随机生成树策略。最后应用改进的膜计算算法对IEEE33节点系统进行了故障恢复重构,给出了文中方法与遗传算法的比较,重构结果显示了所提算法的正确性和可行性。  相似文献   
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针对电动汽车用户行为的随机性和特殊性,基于排队理论建立了考虑误工补偿、环境价值补偿的用户充电费用最小和充电站充电设施费用最小的多目标数学模型;研究不同充电站规模、补偿情况下用户和充电代理商的收益变化,为合理选取充电站建设规模提供参考方案。与此同时,文章采用了日前申报机制引导电动汽车用户的充电行为。研究结果表明,通过合理的配置充电设施,可以使电动汽车用户和充电站均获得理想收益,从而验证了所建模型的实用性和有效性。  相似文献   
6.
正考虑负荷、风电机组出力、电价和可入网电动汽车(PEV)的充放电等多种不确定性因素对分布式电源选址和定容带来的影响,以分布式电源(DG)的总成本(包含网损、投资和运行成本)最小和反映配电网接纳DG能力的准入功率最大为目标函数,以系统安全运行要求为约束,构造了以DG的安装位置和容量为优化变量的规划模型。采用基  相似文献   
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