【摘 要】
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为提高风光互补发电系统的可靠性,减少其运行成本,研究基于知识融合粒子群算法(PSO)的风光互补发电系统优化配置,优化目标为最小化系统的安装成本,约束条件为供电可靠性。首
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院; 铜陵学院电气工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助课题(61473299);安徽省自然科学基金项目(KJ2016A707)
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为提高风光互补发电系统的可靠性,减少其运行成本,研究基于知识融合粒子群算法(PSO)的风光互补发电系统优化配置,优化目标为最小化系统的安装成本,约束条件为供电可靠性。首先,针对粒子群算法易局部收敛的缺陷,利用混沌局部PSO搜索算法改善其收敛性;然后,若粒子未跳出局部最优,将粒子群进行简单聚簇,根据簇中心的位置细致搜索全局最优粒子,优化目标函数值组成的种群;最后,将所提方法应用到5个Benchmark测试函数及风光互补发电系统的优化配置中,实验结果表明了所提方法的有效性和实用性。
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