实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足...实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足。针对这一问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)和电导增量法(conductivity increment method, CI)结合的光伏MPPT算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法将大步长和小步长交替使用使得全局搜索能力增强,找到全局最大功率点所处区域附近;在后期,采用步长小、控制精度高的CI进行局部寻优,快速准确地锁定到最大功率点。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并与原始布谷鸟搜索算法和粒子群优化(particle swam optimization, PSO)算法进行比较。仿真结果表明,将CS与CI结合的算法使得收敛速度更快,精度更高,稳定状态时功率曲线的波动更小。展开更多
随着可再生能源并入多区域电力系统,其不确定性大大增加了电力系统多区域经济调度的复杂度。如何高效求解含有风力和太阳能的多区域经济调度(multi-areaeconomic dispatch containing wind and solar energy,MAEDWS)问题面临着严峻的挑...随着可再生能源并入多区域电力系统,其不确定性大大增加了电力系统多区域经济调度的复杂度。如何高效求解含有风力和太阳能的多区域经济调度(multi-areaeconomic dispatch containing wind and solar energy,MAEDWS)问题面临着严峻的挑战。针对现有优化算法在处理MAEDWS问题时存在收敛速度慢和求解精度低等不足,该文提出一种基于衍生搜索的政治优化(derivative search-based political optimizer,DSPO)算法。在政治优化算法的基础上,引入首脑引领策略和衍生搜索机制。前者引领候选解前往更有希望的区域,加快收敛速度;后者在区域获胜者周围衍生邻域解,丰富多样性。该文将DSPO算法和其他6种代表性算法应用于MAEDWS问题,并进行对比分析。收敛曲线和性能指标的结果表明DSPO算法在收敛效率、求解精确度、稳定性方面取得了整体最优。展开更多
文摘随着可再生能源并入多区域电力系统,其不确定性大大增加了电力系统多区域经济调度的复杂度。如何高效求解含有风力和太阳能的多区域经济调度(multi-areaeconomic dispatch containing wind and solar energy,MAEDWS)问题面临着严峻的挑战。针对现有优化算法在处理MAEDWS问题时存在收敛速度慢和求解精度低等不足,该文提出一种基于衍生搜索的政治优化(derivative search-based political optimizer,DSPO)算法。在政治优化算法的基础上,引入首脑引领策略和衍生搜索机制。前者引领候选解前往更有希望的区域,加快收敛速度;后者在区域获胜者周围衍生邻域解,丰富多样性。该文将DSPO算法和其他6种代表性算法应用于MAEDWS问题,并进行对比分析。收敛曲线和性能指标的结果表明DSPO算法在收敛效率、求解精确度、稳定性方面取得了整体最优。