基于增强型麻雀搜索算法的孤岛微电网低碳调度

针对孤岛微电网的环保性与经济性协同优化问题,提出一种基于增强型麻雀搜索算法(ESSA)的孤岛微电网低碳调度优化方法。首先,建立含碳捕获装置的孤岛微电网优化模型,解决现有模型碳排放量高的问题;其次,在标准麻雀搜索算法中加入精英反向学习与黄金正弦策略,解决原算法中种群多样性低与局部搜索能力差等不足,选取CEC2017中的6个典型基准测试函数验证了ESSA的优越性能;最后,将提出的ESSA应用于孤岛微电网低碳调度优化问题,并与6种先进的鸟类群体智能优化算法进行对比。结果表明:含碳捕获装置的孤岛微电网模型能有效降低碳排放量,增强型麻雀搜索算法更适用于求解微电网低碳调度优化问题。