針對(duì)微電網(wǎng)調(diào)度的問題,以微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)成本最小與污染排放氣體最少為目標(biāo),建立了微電網(wǎng)日優(yōu)化運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)人工魚群算法易陷入局部最優(yōu)的問題,將人工魚群的覓食和隨機(jī)行為與天牛須搜索算法中天牛位置更新方法相結(jié)合,提出基于天牛須搜索算法的人工魚群算法（artificial fish swarm algorithm based on beetle antennae search algorithm,BAS-AFSA）求解所建立的數(shù)學(xué)模型。最后以一個(gè)微電網(wǎng)系統(tǒng)為例,在并網(wǎng)運(yùn)行的情況下,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)人工魚群算法作對(duì)比,仿真結(jié)果表明,所提算法能夠合理安排微源出力,降低了總成本,微電網(wǎng)獲得了更好的綜合效益。 

【文章來源】：供用電. 2019,36(12)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 微電網(wǎng)的數(shù)學(xué)模型
    1.1 光伏發(fā)電數(shù)學(xué)模型
    1.2 風(fēng)力發(fā)電模型
    1.3 燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電模型
    1.4 燃料電池的數(shù)學(xué)模型
    1.5 蓄電池的數(shù)學(xué)模型
2 微電網(wǎng)調(diào)度模型
    2.1 目標(biāo)函數(shù)
        2.1.1 發(fā)電成本最小
        2.1.2 環(huán)境效益最優(yōu)
    2.2 約束條件
        2.2.1 功率平衡約束
        2.2.2 出力功率限制
        2.2.3 蓄電池容量限制
3 基于天牛須搜索算法的人工魚群算法
    3.1 人工魚群算法的基本原理
    3.2 天牛須搜索算法
    3.3 基于天牛須搜索算法的人工魚群算法
4 算例分析
    4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
    4.2 仿真分析
        4.2.1 人工魚步長(zhǎng)Step的影響
        4.2.2 改進(jìn)算法的有效性驗(yàn)證
5 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于天牛須搜索和變異策略的花朵授粉算法研究[D]. 韓瑞達(dá).遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3605722