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题名基于多目标沙猫群算法的含碳捕集虚拟电厂优化调度
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作者
高建强
蔡杜钟
刘春涛
危日光
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机构
华北电力大学能源动力与机械工程学院
华北电力大学河北省低碳高效发电技术重点实验室
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出处
《动力工程学报》
北大核心
2025年第7期1126-1133,1152,共9页
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文摘
针对现有智能算法在求解多目标虚拟电厂优化调度问题存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,建立了以收益最大和碳排放量最小为目标函数的含碳捕集虚拟电厂优化调度模型,并采用多目标沙猫群算法对所提模型进行优化求解,将优化结果与多目标灰狼算法和多目标遗传算法进行比较,并采用熵权-逼近理想解排序法对多目标沙猫群算法优化得到的各方案进行筛选,得到兼顾经济性和环保性的综合最优方案。结果表明:多目标沙猫群算法得到的方案优于其他2种算法;综合最优方案的系统总收益为60.26万元,碳排放量为249.15 t,相比只考虑系统收益最大化所得的方案,该方案系统收益虽下降了8.90%,但碳排放量下降了41.95%。
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关键词
虚拟电厂
多目标沙猫群算法
优化调度
熵权-逼近理想解排序法
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Keywords
virtual power plant
multi-objective sand cat swarm optimization
optimal scheduling
entropy weight-TOPSIS method
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化
被引量：4
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作者
商立群
张少强
刘江山
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机构
西安科技大学电气与控制工程学院
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出处
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期204-211,共8页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划(2021JM-393)。
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文摘
针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.
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关键词
配电网无功优化
多目标沙猫群算法
储能系统
分布式电源
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Keywords
reactive power optimization of distribution network
multi-objective sand cat swarm algorithm
energy storage system
distributed generation
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分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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