資料介紹
現有的大部分微電網調控模型以預測發電功率作為調控目標,且在進行成本核算時沒有考慮電池的狀態變化帶來的影響,致使調控周期長、調控策略經濟性差且易受功率預測誤差影響。針對上述問題,基于對風力發電、光伏發電和儲能設備的成本分析,提出了一種以機組的啟停為策略、以成本最小為目標的微電網短期調控模型。為尋求最優的調控策略,在保留傳統粒子群速度更新方法的基礎上,修改了位置更新方法并引入懲罰函數,提出一種改進的離散粒子群算法(discrete particle swarm optimization-ll,DPSO-ID。仿真和實際算例結果表明,所提模型能夠達到預期的調控目標,且具有較好的經濟性和魯棒性;所提DPSO-II算法的尋優性能較傳統基于遺傳算法和離散粒子群算法有較大提高,因而具有潛在的應用價值。
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