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改进粒子群算法的微电网短期调控
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2018-02-07
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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-ll，DPSO-ID。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。
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