基于改进差分进化算法的微网容量优化配置

针对风光柴储独立型微网的容量配置问题,综合考虑经济性、环保性和系统可靠性等要求,以总成本最低为目标,构建了容量配置模型,针对传统算法对模型求解精度不高、求解速度较慢的问题,提出了一种改进的差分进化算法。该算法在初始化种群阶段采用了反向学习策略以获得更优良的初始化种群,在变异阶段通过精英策略对种群进行划分,采用双变异策略和自适应变异参数对不同种群应用不同的变异操作,改进算法前期的全局搜索速度和后期的局部搜索精度。实验结果表明,将所提方法使用在微网容量优化配置上,可使成本下降4.9%,年缺电率控制在0.2%,算法表现良好。在更大规模的容量配置中,改进的差分进化算法有着更广阔的应用价值。