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基于改进细菌觅食算法的混合微电网电源优化
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2017-12-13
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风能和太阳能具有随机性和波动性的特点，由分布式电源、储能装置、负荷组成的微电网协调运行与控制十分复杂，对孤岛运行的微电网合理地配置电源以提高供电可靠性、经济性是微电网规划建设的一个首要问题。将改进的细菌觅食算法（bacterial foraging algorithm，BFA）应用到解决风／光／储混合的全年孤岛运行的微电网电源优化配置问题中，建立了计及设备投资成本、运行和维护成本、燃料成本、环保折算成本的微电网电源优化配置模型，以年风速、气温、光照强度作为输入，根据不同的用户供电可靠性和备选电源要求，得到微电网电源的类型及其容量的最优方案，结果表明改进的细菌觅食算法具有全局最优搜索能力强、寻优速度快的特点。该方法可以全面评估各种分布式电源的经济性，根据微电网建设地点的气象条件、投资成本等降低微电网电源的冗余投资，满足用户定制的多样化可靠性要求。
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