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题名基于抗冠状病毒优化算法的微电网优化调度
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作者
黄荣杰
林航
张翼
阮仲体
林金阳
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机构
福建理工大学微电子技术研究中心
福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室
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出处
《福建理工大学学报》
2025年第3期283-291,共9页
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基金
福建省自然科学基金面上资助项目(2022J05197)
福建理工大学科研发展基金专项(GY-Z23086)
技术开发横向项目(GY-H-24109)。
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文摘
为提高风光储微电网系统的经济性,以系统运行成本最低为目标,在满足微电网安全经济运行的多重约束条件下,建立了一种新的并网优化调度模型。采用抗冠状病毒优化算法(anti-coronavirus optimization algorithm,ACVO)对该模型进行求解,得到了光伏机组、风力机组、蓄电池及上级电网的最优出力结果。与粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和灰狼算法(grey wolf optimization,GWO)对比,ACVO算法使系统日运行成本分别降低了1.45%和4.50%。算例分析验证了所提模型的可行性,并表明ACVO算法在风光储能系统优化调度中表现出优越的全局搜索能力以及更快的收敛速度,为实现清洁、可持续能源供应提供了更为可行和高效的解决方案。
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关键词
风光储微电网
优化调度模型
抗冠状病毒优化算法
算例分析
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Keywords
wind-solar-storage microgrid
optimization scheduling model
acvo
case study analysis
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分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
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