改进遗传算法的风、光互补发电系统优化设计

由于风、光互补发电系统的多目标优化设计模型涉及较广,不仅要充分考虑到风、光互补发电系统的输出量,同时也要考虑成本及供电可靠性,因此,建立了以经济性指标LCE,功率的最大化指标Pout max和系统可靠性指标LPSP为多目标的函数模型。为了克服遗传算法容易出现早熟和收敛慢的特点,从适应度值标定和种群多样化两方面对其提出改进。并针对上海南汇地区某用户的需求,得出光伏组件数量N_(pv)、风力机数量N_w及蓄电池数量N_b这3个非线性相关参数的最佳值,并对其进行分析研究。实例研究结果表明,改进的遗传算法对系统的优化设计是有效可行的。