文档名：采用改进北方苍鹰算法的微电网优化调度研究
摘要：微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度.智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),利用反向学习、Metropolies准则以及自适应t分布变异提高求解精度,同时构建了考虑可再生能源出力特性的需求响应模型,使负荷曲线与可再生能源出力曲线更贴近,然后建立日运行成本最低的微电网优化调度模型,并利用HNGO求解.对比仿真结果显示所提算法具有更好的求解精度,且所提需求响应模型能显著降低燃料成本.
Abstract：Themicrogridsystemnormallyconsistsofavarietyofdistributedpowersources.Tocuttheoperatingcostofthemicrogrid,intelligentalgorithmsareoftenemployedtodispatchthemicrogrid.Intelligentalgorithmsarepronetofallintolocaloptimalsolutionswhensolvingmicrogridschedulingmodels,resultinginpooraccuracy.Therefore,basedontheNorthernGoshawkalgorithm,thispaperproposesahybridstrategyimprovedNorthernGoshawkalgorithm(HNGO),whichusesreverselearning,MetropoliescriterionandadaptiveT-distributionvariationtoenhanceitsaccuracy.Meanwhile,ademandresponsemodelconsideringtheoutputcharacteristicsofrenewableenergyisbuilt,sothattheloadcurveisclosertotheoutputcurveofrenewableenergy.Then,amicrogridoptimizationschedulingmodelwiththelowestdailyoperatingcostisestablished,andHNGOisusedtofindthesolution.Oursimulationresultsshowtheproposedalgorithmachievesaccuracy,andourproposeddemandresponsemodelsignificantlyreducesfuelcosts.
作者：陈将宏 王羲沐 李伟亮 李雪莲 袁腾Author：CHENJianghong WANGXimu LIWeiliang LIXuelian YUANTeng
作者单位：三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443000
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(1)
分类号：TM732
关键词：北方苍鹰算法 反向学习 模拟退火算法 自适应t分布变异 需求响应
Keywords：NorthernGoshawkalgorithm reverselearning simulatedannealingalgorithm adaptivetdistributionvariation demandresponse
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家自然科学基金采用改进北方苍鹰算法的微电网优化调度研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(1)陈将宏 王羲沐 李伟亮 李雪莲 袁腾微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度.智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍...参考文献和引证文献
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