【摘 要】
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在含有不稳定出力设备的微电网系统并网运行中,如何通过合理调度,使整个微网更加稳定、高效、经济地运行有着重要的研究意义。本文基于SA-ACPSO算法从经济角度对微电网调度进行优化研究,意在减少此类微电网并网运行时的环境成本和总运行成本,使其并网运行时的调度更具经济性。该算法在原PSO算法基础上通过混沌优化使粒子速度具有遍历性和多样性,降低局部收敛的可能,弥补了传统粒子群算法易陷入局部最优的缺点;以模
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在含有不稳定出力设备的微电网系统并网运行中,如何通过合理调度,使整个微网更加稳定、高效、经济地运行有着重要的研究意义。本文基于SA-ACPSO算法从经济角度对微电网调度进行优化研究,意在减少此类微电网并网运行时的环境成本和总运行成本,使其并网运行时的调度更具经济性。该算法在原PSO算法基础上通过混沌优化使粒子速度具有遍历性和多样性,降低局部收敛的可能,弥补了传统粒子群算法易陷入局部最优的缺点;以模拟退火算子加入到粒子运动的方式,使粒子的种群具有更好的多样性;调整了惯性权重的计算方式,使粒子间距先松后紧,使粒子寻求时的搜索先广泛搜索再精确搜索,更适应微电网调度问题。在建模方面,本文根据国内发展情况,将风机（WT）、光伏阵列（PV）、燃料电池（FC）、微燃机（MT）、蓄电站以及负荷依次分析其物理特性,将模型功率情况程式化;通过文献参考和相关调研,获取仿真所需要的参数和数据信息;使用仿真软件以某地夏季典型日为背景,模拟该微电网的运行且进行算例分析;算例分析以环境成本最小和总运行成本最小为目标函数,从功率平衡、功率上下限等角度设定约束条件,简化为多目标、多约束的寻优工程问题,该分析基于PSO、ACPSO、SA-ACPSO三种算法对该模型的调度,选取和比较了非劣解集并进行初步说明,呈现了基于三种算法调度得到的出力图、适应度曲线,并进行了总结性比较和总结性分析。根据适应值曲线可发现,基于PSO的调度收敛较快,但陷入局部最优解;基于ACPSO算法的调度结果显示收敛速度较慢,适应值情况较好;基于SA-ACPSO的调度收敛速度快,适应值最优。仿真实验证明,本文提出用SA-ACPSO在解决微电网调度问题时,有更佳经济优化效果,对环境更加友好。因此,SA-ACPSO算法对微电网优化经济调度具有可行性和有效性。图[37]表[9]参[77]
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