基于迁徙变异粒子群算法的微电网调度优化策略

微电网调度问题涉及多个电源和负荷因素,调控难度较大。通过建立微电网各电源系统的优化策略,并以分时电价为引导,旨在提高电动汽车充放电的积极性,从而有效提升微电网的调度优化能力。在传统粒子群算法的基础上,引入变异策略和迁徙策略,增强了算法的全局搜索能力,同时考虑了粒子种群的多样性,确保了模型对优化目标的求解能力。构建了以运行成本、用户满意度、电动车主费用为优化目标的多目标优化模型,并应用迁徙变异粒子群算法进行求解,结果表明该方法能显著降低系统运行成本,从256.3万元优化至225.8万元,电动车主费用从3.25万元降至2.13万元,有效提升了用户满意度。与现有算法相比,该方法在效率和结果上均更优越,为类似问题提供了一种新的解决方案。