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题名基于EGJO的流域水风光一体化优化调度
被引量：1
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作者
张建英
荣娜
田珺玲
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机构
贵州大学电气工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第23期66-75,共10页
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基金
贵州省科技支撑计划项目([2023]329)
贵州省优秀青年人才项目资助(黔科合平台[2021]5645)
贵州省科技支撑计划项目([2023]290)资助。
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文摘
为发展双碳背景下的新型电力系统调度模型与方法,构建了一个考虑阶梯碳交易的含流域水风光一体化(WHWP)的多能互补调度模型。为提高含WHWP的多能互补调度模型这类高维度非凸优化问题的求解效率和适应性,本文提出了一种基于Logistic混沌映射、准反射学习策略、高斯随机游走策略、最优个体局部搜索结合差分变异扰动策略的金豺优化算法(EGJO)。首先,利用Logistic混沌映射生成初始化种群,增强了算法的空间多样性;其次,通过在金豺算法搜索、包围并攻击阶段分别引入准反射学习策略和高斯随机游走策略更新豺狼对位置,强化算法全局寻优能力以及收敛速度;最后,合并更新位置后引入最优个体局部搜索结合差分变异扰动策略,提高求解精度。算例分析在扩展IEEE3机9节点和一个某省域简化电力系统展开。结果表明,考虑阶梯碳交易的含WHWP的多能互补调度模型的综合运行成本分别减少8.55%、10.78%,碳排放量分别减少178.26 t和17841.68 t;与主流的7种优化算法相比,EGJO求解成本最少分别降低1.108万元、1401万元,标准差分别降低了1.598和0.004;充分验证了本文所提模型与方法的有效性和优越性。
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关键词
流域水风光一体化
改进金豺算法
LOGISTIC混沌映射
准反射学习策略
高斯随机游走策略
差分变异扰动策略
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Keywords
WHWP
EGJO
Logistic chaotic mapping
quasi-reflective learning strategy
Gaussian random wandering strategy
differential variational perturbation strategy
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分类号
TM61
[电气工程—电力系统及自动化]
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
TN9
[电子电信—信息与通信工程]
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