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基于目标级联分析法的多微网主动配电系统自主优化经济调度算法实现及初步应用

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简介:
本文提出了一种基于目标级联分析法的多微网主动配电系统的自主优化经济调度算法,并进行了初步的应用研究。该方法旨在提升电力分配效率和经济效益,为智能电网的发展提供了新的思路和技术支持。 本段落介绍了一种基于目标级联分析法(ATC)的多微网主动配电系统自治优化经济调度算法实现与初级应用,并详细描述了该方法在实践中的初步拉格朗日算法应用。此外,提供了一个结构完整、注释详细的GAMS代码示例,用于展示如何使用ATC进行基于目标级联分析法的多微网主动配电系统的自主优化经济调度。 此代码并未完全复现相关文献的内容,而是参考了《基于目标级联分析法的多微网主动配电系统自治优化经济调度》中的算法部分,并采用了初级拉格朗日算法。在该示例中,主网与配网的部分模型被简化处理以利于理解和学习。 由于代码具备良好的可读性和结构完整性,因此适合初学者用于研究和理解ATC模型的基本概念和技术细节。

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    本文提出了一种基于目标级联分析法的多微网主动配电系统的自主优化经济调度算法,并进行了初步的应用研究。该方法旨在提升电力分配效率和经济效益,为智能电网的发展提供了新的思路和技术支持。 本段落介绍了一种基于目标级联分析法(ATC)的多微网主动配电系统自治优化经济调度算法实现与初级应用,并详细描述了该方法在实践中的初步拉格朗日算法应用。此外,提供了一个结构完整、注释详细的GAMS代码示例,用于展示如何使用ATC进行基于目标级联分析法的多微网主动配电系统的自主优化经济调度。 此代码并未完全复现相关文献的内容,而是参考了《基于目标级联分析法的多微网主动配电系统自治优化经济调度》中的算法部分,并采用了初级拉格朗日算法。在该示例中,主网与配网的部分模型被简化处理以利于理解和学习。 由于代码具备良好的可读性和结构完整性,因此适合初学者用于研究和理解ATC模型的基本概念和技术细节。
  • GAMS代码:运 本代码未直接复制相关文献,而是参考了《...》文献
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    该GAMS代码采用目标级联分析方法,旨在开发一个多微网主动配电系统,通过自主优化实现经济效益最大化。此项目参考了《基于目标级联分析的多微网经济调度研究》,但未直接复制任何部分。 这段GAMS代码基于《基于目标级联分析法的多微网主动配电系统自治优化经济调度》文献中的目标级联分析法(ATC)算法部分编写,但使用了初级拉格朗日算法,并简化了主网与配网模型。 该代码结构完整且注释详细,易于理解。因此可以在现有基础上进行修改或移植,适用于初学者学习ATC模型。
  • GAMS代码:采 该代码未完全复制原文献,仅参考了
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    本段代码实现了基于目标级联分析法的多微网主动配电系统自主优化经济调度模型,旨在提升能源利用效率和经济效益。 这段GAMS代码是基于目标级联分析法(ATC)的多微网主动配电系统自治优化经济调度模型开发的。它并未完全复现《基于目标级联分析法的多微网主动配电系统自治优化经济调度》一文中的内容,而是借鉴了该文献中关于ATC算法的部分,并使用了初级拉格朗日方法进行求解。代码结构完整且注释详尽,具有良好的可读性,适合初学者学习和理解ATC模型的原理。 尽管主网与配网部分采用了简化的模型设定,但这段代码仍为后续研究提供了灵活的基础框架,便于进一步修改或移植以适应不同的应用场景需求。GAMS(General Algebraic Modeling System)是一种用于构建和求解数学优化问题的专业编程语言及环境。
  • 改进粒子群效益
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    本研究提出一种改进的多目标粒子群优化算法,应用于微电网调度问题中,旨在提高其经济性和运行效率,并深入探讨了该策略的经济效益。 微电网是一种分布式能源系统,它整合了多种设备如太阳能光伏、风能发电装置、储能设施以及传统的化石燃料发电机,并能够独立或并网运行以提供可靠的电力供应。在这一系统的运营过程中,多目标调度是核心任务之一,旨在优化其效率、成本效益和环保性能。 本段落将围绕“微电网多目标调度”展开讨论,重点介绍如何利用改进的多目标粒子群算法(MOPSO)来解决相关问题。该主题主要关注经济性、可靠性和环境友好性的平衡。具体而言,经济性是指通过最小化运行及投资成本确保系统的经济效益;可靠性则意味着保障微电网能够稳定供电以满足负荷需求;而环保性能则是指减少排放量和对环境的影响。 粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的全局搜索方法,灵感来源于鸟类觅食行为。然而,在处理多目标问题时原始的PSO可能难以有效平衡这些相互冲突的目标,因此需要进行改进。改进后的MOPSO通过引入非支配排序和拥挤距离概念来解决这些问题,并寻找帕累托最优解集。 在微电网调度中应用此算法的第一步是定义目标函数,包括运行成本、排放量以及负荷满足率等关键指标。其中,运行成本涵盖设备维护费用及燃料消耗;排放量则与能源种类及其燃烧效率相关联,需考虑二氧化碳和二氧化硫的释放情况;而负荷满足率则是衡量微电网能否稳定地为用户提供所需电力的标准。 接下来,在MOPSO算法中会随机初始化一组解作为粒子的位置和速度。通过迭代过程中的调整,每个粒子都会根据其自身经历以及群体最佳经验来更新位置与速度,从而逐步接近最优解决方案。非支配排序用于评估各个粒子的优劣程度,而拥挤距离则帮助处理相同层次上的竞争者以避免过早收敛。 改进后的MOPSO算法在微电网调度中的应用能够通过迭代搜索找到一组满意的帕累托最优解集,在满足各项目标的同时提供多种权衡方案供决策者选择。这种方法不仅能提高微电网的运行效率,还有助于推动可再生能源的应用与可持续能源的发展。 综上所述,解决微电网多目标调度问题需要综合考虑经济性、可靠性和环保因素之间的平衡。借助改进后的多目标粒子群算法,我们可以有效地探索出一组帕累托最优解集,并为实现高效且绿色的微电网运行提供理论支持和实践指导。
  • 萤火虫
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    本研究提出了一种利用萤火虫算法进行主动配电网络优化调度的方法,旨在提高电力系统的运行效率和可靠性。通过模拟自然界中萤火虫的行为模式,该方法能够有效解决复杂环境下的配电网络优化问题,为智能电网的发展提供新的技术手段。 主动配电网为高渗透率分布式可再生能源接入提供了有效途径。针对风能等可再生能源所固有的间歇性、波动性和随机性的功率波动问题,在配电网中引入储能系统作为可控负荷,建立包含风能与储能系统的调度模型。该模型以储能系统的出力为变量,并分别采用平滑混合毛功率和净功率为目标函数,有效避免了可再生能源接入对配电网的冲击。此外,提出了一种改进萤火虫算法来求解主动配电网优化调度问题。仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。
  • 区域布式.pdf
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    本文提出了一种基于目标级联分析法的新型策略,专门用于解决多区域电力系统中的分布式优化调度问题。通过这种方法,可以有效提高系统的运行效率和经济性,并增强其灵活性与稳定性。该文详细探讨了算法的设计原理、实现步骤及其在实际案例中的应用效果。 基于目标级联分析法的多区域电力系统分散优化调度是电力系统优化技术中的一个重要方法。该方法通过将集中优化模型解耦为多个独立的小问题,实现了多区域经济调度的目标,并提高了系统的运行效率与可靠性。 本段落首先概述了当前电力系统优化领域的现状和挑战,随后深入探讨了多区域电力系统的经济调度难题。传统的方法在解决此类问题时存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题。因此,我们提出了一种基于目标级联分析法的分散化解决方案:通过引入直流潮流模型下的电压相角作为耦合变量,将集中优化模型分解为多个独立子区域的问题进行求解,并由上层协调器统一调度各个区域的结果。 该方法的主要优势在于其快速收敛速度和高精度计算能力,在实际应用中表现出显著的优势。我们通过对两个不同规模的电力系统案例进行了验证性分析,证明了这种方法的有效性和可靠性。这一创新性的策略有助于克服多区域经济调度问题,并进一步提升整个系统的运行效率与稳定性。 在电力系统优化领域内,目标级联分析法因其能够将复杂难题简化为易于处理的小型子任务而备受青睐。它已经在多个方面得到了广泛应用并取得了显著成果。本段落深入探讨了基于该方法的分散化调度策略,并提出了一套实用的解决方案;同时通过具体案例展示了其优越性能。 我们希望这项研究能推动电力系统优化技术的进步,进一步增强系统的运行效率与可靠性。随着电力网络变得越来越复杂和庞大,相应的优化需求也在不断增加,而本段落所提出的方案正是应对这一挑战的有效途径之一。
  • 粒子群(MATLAB
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    本研究利用MATLAB软件开发了一种基于多目标粒子群算法的优化模型,旨在提升微电网运行效率与经济性。通过模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。 针对由光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池构成的微电网系统优化问题进行了研究,在满足系统约束条件下建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本及污染物处理费用在内的多目标优化调度模型,并采用多目标粒子群算法(MOPSO)进行求解。
  • IEEE 33节点:风、光伏和储能潮流计
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    本研究针对含高比例可再生能源与储能的主动配电系统,采用IEEE 33节点模型,探讨了风力发电、光伏发电及储能技术在经济效益下的最优调度策略,并进行了详细的潮流计算分析。 本段落探讨了基于IEEE33节点的主动配电网优化问题,重点研究风电、光伏与储能系统的经济调度及潮流计算方法。通过构建包含风力发电、光伏发电、电池储能装置以及柴油发电机和燃气轮机在内的仿真模型,进行详细的模拟实验。 该模型的主要目标是实现整个配电网络运行成本的最小化,并且程序内部详细标注了构成总成本的各项因素,使得用户可以根据特定需求灵活调整优化策略。此外,此方案支持对风力发电、光伏发电及储能设施接入点的选择性改动以适应不同情景下的最优配置研究。 关键词:IEEE33;主动配电网优化;风电;光伏;储能装置;经济调度优化;潮流计算分析;配电系统仿真技术;运行成本最小化策略。
  • NSGA214_
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    本文探讨了NSGA-II算法在电力系统经济调度问题中的应用,通过多目标优化方法寻求发电成本和环境影响之间的平衡。 在进行多目标优化方法研究时,考虑环境因素是一个重要方面。可以采用传统的遗传算法,并结合帕累托策略来同时评估经济性和环境保护的平衡点。这种方法旨在找到既能满足经济效益又能减少对环境影响的最佳方案。
  • 改良狼群
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    本研究提出了一种改进的多目标狼群算法,用于解决微电网中的调度问题,旨在提高系统的经济性和稳定性。通过模拟狼群的行为模式,该算法有效地寻找最优或近优解,为微电网调度提供了新的解决方案。 为了实现微电网系统建设成本、环境成本以及运行成本的多重目标优化,本段落以构建独立运行模块和仿真模块为核心,设计了一种多目标调度模型。通过能量模块对微电网系统的各项经济与环保指标进行评价,并采用基于个体密度的多目标狼群算法(MOWCA)来优化调度策略。在该算法中引入了非支配排序及个体多样性保持操作,从而提高了前沿分布多样性和收敛精度。利用Docker容器技术对该算法进行了验证,在风柴蓄光微电网系统上实现了有效的多重目标优化调度模拟,证明了所提方法的有效性。