基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度

为了提高可再生能源的利用率,减少弃风弃光量,提出了一种基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度方法。以综合成本最小为目标函数,综合考虑各种约束条件,建立了风-光-水-火联合系统优化调度模型。利用Logistic混沌映射、余弦控制因子和柯西变异等3种策略对磷虾群算法进行改进,提高了其全局搜索性能。采用改进磷虾群算法对风-光-水-火联合系统优化调度模型进行求解。通过算例证明,改进磷虾群算法的迭代次数、收敛时间和求解精度均优于磷虾群算法和PSO算法。

风-光-水联合发电系统优化调度研究

为使风-光-水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度且平抑功率波动的目的,以功率波动最小为目标的函数引入到经济效益最大化模型中,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力,快速得到全局最优解。该算法在该多目标联合优化调度系统的求解中搜索精度显著提高,表明模型和算法的有效性。