【摘 要】
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微电网系统包括多种分布式电源,为了降低微电网发电成本,应用优化算法对微电网进行调度很有必要.传统优化算法在微电网调度求解时容易陷入局部最优,导致收敛速度下降,因此文中在麻雀搜索算法(SSA)的基础上,提出一种反向变异麻雀搜索算法(RMSSA).首先,利用反向学习策略和自适应t分布变异扩大SSA的寻优范围,提高种群多样性,改善SSA的搜索能力,然后建立以综合运行成本最低为目标的微电网优化调度模型,最后设定功率平衡、充放电速率、爬坡速率等约束条件,利用RMSSA对微电网优化调度模型进行求解.对比仿真结果表明此
【机 构】
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陕西科技大学电气与控制工程学院,陕西 西安710016
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微电网系统包括多种分布式电源,为了降低微电网发电成本,应用优化算法对微电网进行调度很有必要.传统优化算法在微电网调度求解时容易陷入局部最优,导致收敛速度下降,因此文中在麻雀搜索算法(SSA)的基础上,提出一种反向变异麻雀搜索算法(RMSSA).首先,利用反向学习策略和自适应t分布变异扩大SSA的寻优范围,提高种群多样性,改善SSA的搜索能力,然后建立以综合运行成本最低为目标的微电网优化调度模型,最后设定功率平衡、充放电速率、爬坡速率等约束条件,利用RMSSA对微电网优化调度模型进行求解.对比仿真结果表明此算法具有良好的全局搜索能力,其在收敛速度、寻优精度和稳定性上优于原SSA、灰狼算法、蝙蝠算法,微电网能获得更佳的综合效益.
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