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基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
1
作者
潘鹏程
荣梦杰
+1 位作者
香静
徐恒山
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025年第10期75-84,共10页
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化...
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。
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关键词
交直流混合微网
经济性
环保性
改进
粒子
群
优化
算法
改进
天牛
须
搜索
算法
运行
优化
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职称材料
基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置
被引量：
17
2
作者
朱娟娟
段奕琳
+1 位作者
闫群民
李召
《电力工程技术》
北大核心
2023年第2期180-187,共8页
风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。...
风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization,BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明:BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰填谷的作用,验证了BAS-IMOPSO算法的有效性。
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关键词
储能
风电出力波动
容量
优化
荷电状态(SOC)
LOGISTIC映射
天牛
须
搜索
-
改进多
目标
粒子
群
优化
(
bas-imopso
)
算法
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职称材料
题名
基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
1
作者
潘鹏程
荣梦杰
香静
徐恒山
机构
三峡大学电气与新能源学院
三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心
国网新疆电力公司乌鲁木齐供电公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025年第10期75-84,共10页
基金
武汉理工大学自主创新研究基金(B2022002)
宜昌市科技计划项目(A22-3-008)。
文摘
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。
关键词
交直流混合微网
经济性
环保性
改进
粒子
群
优化
算法
改进
天牛
须
搜索
算法
运行
优化
Keywords
AC/DC hybrid microgrid
economy
environmental protection
improved particle swarm optimization(IPSO)algorithm
improved beetle antennae search(IBAS)algorithm
operation optimization
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TM721.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置
被引量：
17
2
作者
朱娟娟
段奕琳
闫群民
李召
机构
陕西理工大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2023年第2期180-187,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62176146)。
文摘
风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization,BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明:BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰填谷的作用,验证了BAS-IMOPSO算法的有效性。
关键词
储能
风电出力波动
容量
优化
荷电状态(SOC)
LOGISTIC映射
天牛
须
搜索
-
改进多
目标
粒子
群
优化
(
bas-imopso
)
算法
Keywords
energy storage
wind power output fluctuation
capacity optimization
state of charge(SOC)
Logistic mapping
beetle antennae search
-
improved multi
-
objective particle swarm optimization(
bas-imopso
)algorithm
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
潘鹏程
荣梦杰
香静
徐恒山
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置
朱娟娟
段奕琳
闫群民
李召
《电力工程技术》
北大核心
2023
17
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职称材料
已选择
0
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