采用改进粒子群算法的微电网短期调控模型

摘要：

现有的大部分微电网调控模型以预测发电功率作为调控目标，且在进行成本核算时没有考虑电池的状态变化带来的影响，致使调控周期长、调控策略经济性差且易受功率预测误差影响。针对上述问题，基于对风力发电、光伏发电和储能设备的成本分析，提出了一种以机组的启停为策略、以成本最小为目标的微电网短期调控模型。为寻求最优的调控策略，在保留传统粒子群速度更新方法的基础上，修改了位置更新方法并引入惩罚函数，提出一种改进的离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization-II，DPSO-II)。仿真和实际算例结果表明，所提模型能够达到预期的调控目标，且具有较好的经济性和鲁棒性；所提 DPSO-II 算法的寻优性能较传统基于遗传算法和离散粒子群算法有较大提高，因而具有潜在的应用价值。

关键词：微电网、调控模型、背包问题、离散粒子群算法、罚函数

所属期刊栏目：40

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1719-1725