针对模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)应用于日负荷曲线聚类分析时存在易受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优值以及日负荷曲线的内在特性难以通过距离得到充分反映的问题,利用日负荷特征值指标对日负荷曲线进行数据降维处理。...针对模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)应用于日负荷曲线聚类分析时存在易受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优值以及日负荷曲线的内在特性难以通过距离得到充分反映的问题,利用日负荷特征值指标对日负荷曲线进行数据降维处理。提出了基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的模糊C-均值聚类算法(GWO-FCM)。该算法利用GWO为FCM优化初始聚类中心,结合了GWO的全局搜索能力和FCM的局部搜索能力。算例结果表明所提方法可有效提高日负荷曲线聚类效果,算法鲁棒性好。展开更多
阴影条件(Partial Shading Condition,PSC)下光伏系统的功率-电压(P-V)特性曲线呈多峰性,易造成常规最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部最大功率点(Local Maximum Power Point,LMPP)的问题。文章采用一种新...阴影条件(Partial Shading Condition,PSC)下光伏系统的功率-电压(P-V)特性曲线呈多峰性,易造成常规最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部最大功率点(Local Maximum Power Point,LMPP)的问题。文章采用一种新颖的启发式算法,即交互式教-学优化算法(Interactive Teaching-Learning Optimization,ITLO)来实现光伏系统PSC下的MPPT。ITLO在原始教-学优化算法(Teaching-Learning Based Optimization,TLBO)的基础上,采用多个班级同时进行教与学,以实现更广泛的全局搜索,提高最优解的质量;同时,所有班级的教师与教师、学生与学生间引入小世界网络(Small World Network,SWN)机制进行交互学习,以实现更深入的局部探索,有效避免了算法陷入LMPP,并提高其收敛速度和收敛稳定性。文中进行了恒温变光照强度和变温变光照强度两个算例的研究。仿真结果表明,与增量电导法(Incremental Conductance,INC)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相比,ITLO能在PSC下最快速,最稳定地获取最大光能。展开更多
由于现在越来越多的商业楼宇配备了储能和微型燃气轮机等分布式可控资源,能够根据需求转移负荷、减少负荷甚至发电上网,具备了小范围区域电能交易的可能。针对小范围区域电能交易问题,该文搭建了考虑集成商和商业楼宇的电能交易模型进...由于现在越来越多的商业楼宇配备了储能和微型燃气轮机等分布式可控资源,能够根据需求转移负荷、减少负荷甚至发电上网,具备了小范围区域电能交易的可能。针对小范围区域电能交易问题,该文搭建了考虑集成商和商业楼宇的电能交易模型进行研究。其中,集成商根据楼宇用电策略改变分时电价提高收益,商业楼宇根据电价改变用电策略降低成本;同时,针对集成商与商业楼宇之间存在隐私问题,该文提出了一种基于改进精简烟花算法(improved bare bones fireworks algorithm,IBBFWA)的交替求解方法,实现模型的求解。通过算例结果验证模型对降低商业楼宇运行成本的有效性和算法的高效性。展开更多
文摘针对模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)应用于日负荷曲线聚类分析时存在易受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优值以及日负荷曲线的内在特性难以通过距离得到充分反映的问题,利用日负荷特征值指标对日负荷曲线进行数据降维处理。提出了基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的模糊C-均值聚类算法(GWO-FCM)。该算法利用GWO为FCM优化初始聚类中心,结合了GWO的全局搜索能力和FCM的局部搜索能力。算例结果表明所提方法可有效提高日负荷曲线聚类效果,算法鲁棒性好。
文摘阴影条件(Partial Shading Condition,PSC)下光伏系统的功率-电压(P-V)特性曲线呈多峰性,易造成常规最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部最大功率点(Local Maximum Power Point,LMPP)的问题。文章采用一种新颖的启发式算法,即交互式教-学优化算法(Interactive Teaching-Learning Optimization,ITLO)来实现光伏系统PSC下的MPPT。ITLO在原始教-学优化算法(Teaching-Learning Based Optimization,TLBO)的基础上,采用多个班级同时进行教与学,以实现更广泛的全局搜索,提高最优解的质量;同时,所有班级的教师与教师、学生与学生间引入小世界网络(Small World Network,SWN)机制进行交互学习,以实现更深入的局部探索,有效避免了算法陷入LMPP,并提高其收敛速度和收敛稳定性。文中进行了恒温变光照强度和变温变光照强度两个算例的研究。仿真结果表明,与增量电导法(Incremental Conductance,INC)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相比,ITLO能在PSC下最快速,最稳定地获取最大光能。
文摘由于现在越来越多的商业楼宇配备了储能和微型燃气轮机等分布式可控资源,能够根据需求转移负荷、减少负荷甚至发电上网,具备了小范围区域电能交易的可能。针对小范围区域电能交易问题,该文搭建了考虑集成商和商业楼宇的电能交易模型进行研究。其中,集成商根据楼宇用电策略改变分时电价提高收益,商业楼宇根据电价改变用电策略降低成本;同时,针对集成商与商业楼宇之间存在隐私问题,该文提出了一种基于改进精简烟花算法(improved bare bones fireworks algorithm,IBBFWA)的交替求解方法,实现模型的求解。通过算例结果验证模型对降低商业楼宇运行成本的有效性和算法的高效性。
