在电网储能领域,获取储能系统负荷功率合理分配方案的关键是优化求解算法,若求解算法选择不合理或算法本身存在缺陷,求解过程会过于早熟,仅得到局部最优解而非全局最优解。为解决这一问题,提出一种微电网分布式储能系统负荷功率的动态...在电网储能领域,获取储能系统负荷功率合理分配方案的关键是优化求解算法,若求解算法选择不合理或算法本身存在缺陷,求解过程会过于早熟,仅得到局部最优解而非全局最优解。为解决这一问题,提出一种微电网分布式储能系统负荷功率的动态分配方法。该方法先进行微电网分布式储能系统运行数据的采集;然后考虑负荷功率平均损耗率、荷电状态(state of charge,SOC)平衡系数,设置一个分布式储能系统多目标分配函数;最后在SOC、充放电量、充放电流这3个约束条件限制下,利用改进麻雀搜索算法求取多目标函数最优解,得出微电网分布式储能系统负荷功率的最优动态分配方案。结果表明:应用所提方法,负荷功率平均损耗相对更低,SOC平衡系数相对更高,多目标函数值相对更小。说明该分配方案更为科学、合理,更能保证储能系统的平稳运行,实现系统高质量供电。展开更多
对卫星正交频分复用(Satellite Orthogonal Frequency Division Multiplexing,SOFDM)传输体制进行信道资源分配时,采用传统定界分类法存在效率较低,功率资源浪费较大等问题。文中提出一种改进的信道资源动态分配新策略,引入生物遗传算法...对卫星正交频分复用(Satellite Orthogonal Frequency Division Multiplexing,SOFDM)传输体制进行信道资源分配时,采用传统定界分类法存在效率较低,功率资源浪费较大等问题。文中提出一种改进的信道资源动态分配新策略,引入生物遗传算法,对信道传输特性进行适应性评估,按照'优胜劣汰,适者生存'的进化原则对信道子载波频率和功率资源进行有效分配。仿真分析结果表明,新策略获得了优于传统定界分类法的效果,在算法运行时间与传统方法基本相当的情况下,采用生物遗传算法的SOFDM系统能够更加合理地分配系统频率资源,使系统功率资源产生约1dB的增益,并有效降低系统误包率。展开更多
文摘在电网储能领域,获取储能系统负荷功率合理分配方案的关键是优化求解算法,若求解算法选择不合理或算法本身存在缺陷,求解过程会过于早熟,仅得到局部最优解而非全局最优解。为解决这一问题,提出一种微电网分布式储能系统负荷功率的动态分配方法。该方法先进行微电网分布式储能系统运行数据的采集;然后考虑负荷功率平均损耗率、荷电状态(state of charge,SOC)平衡系数,设置一个分布式储能系统多目标分配函数;最后在SOC、充放电量、充放电流这3个约束条件限制下,利用改进麻雀搜索算法求取多目标函数最优解,得出微电网分布式储能系统负荷功率的最优动态分配方案。结果表明:应用所提方法,负荷功率平均损耗相对更低,SOC平衡系数相对更高,多目标函数值相对更小。说明该分配方案更为科学、合理,更能保证储能系统的平稳运行,实现系统高质量供电。
文摘对卫星正交频分复用(Satellite Orthogonal Frequency Division Multiplexing,SOFDM)传输体制进行信道资源分配时,采用传统定界分类法存在效率较低,功率资源浪费较大等问题。文中提出一种改进的信道资源动态分配新策略,引入生物遗传算法,对信道传输特性进行适应性评估,按照'优胜劣汰,适者生存'的进化原则对信道子载波频率和功率资源进行有效分配。仿真分析结果表明,新策略获得了优于传统定界分类法的效果,在算法运行时间与传统方法基本相当的情况下,采用生物遗传算法的SOFDM系统能够更加合理地分配系统频率资源,使系统功率资源产生约1dB的增益,并有效降低系统误包率。
