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王钰,郝毅,王磊,党旭鑫,蒋立媛,张育炜,肖迁.基于改进粒子群算法的多能微网多目标优化调度[J].电测与仪表,2023,60(11):29-36,59.
Wang Yu,Hao Yi,Wang Lei,Dang Xuxin,Jiang Liyuan,Zhang Yuwei,Xiao Qian.Multi-objective optimal dispatch for multi-energy microgrid based on improved particle swarm optimization algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(11):29-36,59.
基于改进粒子群算法的多能微网多目标优化调度
Multi-objective optimal dispatch for multi-energy microgrid based on improved particle swarm optimization algorithm
投稿时间:2023-07-07  修订日期:2023-07-25
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.11.004
中文关键词:  多能微网  运行成本  环境成本  多目标优化调度  改进粒子群算法
英文关键词:multi-energy microgrid, operating cost, environmental cost, multi-objective optimal dispatch, improved PSO algorithm
基金项目:国网天津市电力公司科技项目(KJ22-1-19)(基于深度全连接神经网络的多能源网互联耦合下的电网优化运行技术研究)
                    
作者中文名作者英文名单位
王钰Wang Yu国网天津东丽供电公司
郝毅Hao Yi国网天津市电力公司
王磊Wang Lei国网天津市电力公司
党旭鑫Dang Xuxin国网天津东丽供电公司
蒋立媛Jiang Liyuan国网天津东丽供电公司
张育炜Zhang Yuwei天津大学 电气自动化与信息工程学院
肖迁Xiao Qian天津大学 电气自动化与信息工程学院
摘要点击次数: 113
中文摘要:
      为实现多能微网内部能源的灵活调用,减轻系统碳排放压力,文中提出了一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的多能微网多目标优化调度方法。首先,建立冷热电气多能微网模型,分析系统能源耦合机理并对设备进行数学建模;其次,以微网运行成本与环境成本最小为目标,构建多能微网多目标优化调度模型;然后,提出一种改进PSO算法,通过调整主要参数的迭代规则,并采用自适应粒子寻优策略加快收敛速度,提升寻优效果;最后,仿真结果表明:与传统方法相比,所提基于改进PSO算法的多目标优化调度方法能够有效提升算法收敛速度、降低系统综合成本,兼顾其运行的经济性与环境友好性。
英文摘要:
      In order to flexible deployment of internal energy in the multi-energy microgrid, and reduce its carbon emission pressure, this paper proposes a multi-objective optimal dispatch method for multi-energy microgrid based on improved PSO algorithm. Firstly, a multi-energy microgrid model is established. Based on this model, the coupling mechanism between various energy sources is analyzed and the mathematical models of system equipment are established. Secondly, with the goal of minimizing the operating cost and environmental cost of the microgrid, the multi-objective optimization scheduling model is constructed. Then, an improved PSO algorithm is proposed. This algorithm can accelerate convergence speed and improve optimization performance by adjusting the iteration rules of the main parameters and adopting the adaptive particle optimization strategy. Finally, simulation results verify that compared with the conventional methods, the proposed multi-objective optimal dispatch method based on improved PSO algorithm can effectively accelerate algorithm convergence speed, reduce the overall cost of the system, and balance its operational economy and environmental friendliness.
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