基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对含碳捕集微网在多时间尺度运行下经济成本与碳排放难以平衡的问题，提出基于改进粒子群算法（IPSO）的低碳经济调度方法。通过引入自适应权重调整、动态学习因子以及混合变异策略对传统粒子群算法进行改进，构建考虑经济成本、碳排放量和环境效益的多目标调度模型，并结合多时间尺度运行特性设置约束条件。仿真结果表明，改进粒子群算法在求解精度和收敛速度上优于传统算法，所提调度方案能有效降低微网运行成本与碳排放，实现低碳经济运行。

关键词

改进粒子群算法；含碳捕集微网；多时间尺度；低碳经济调度；自适应权重；动态学习因子

一、引言

在 “双碳” 目标的推动下，含碳捕集技术与微电网的融合成为电力系统低碳化转型的重要方向。含碳捕集微网通过配置碳捕集装置，能够有效降低分布式电源发电过程中的碳排放，提升能源利用的清洁性。然而，微网内分布式电源出力的间歇性、负荷需求的波动性以及碳捕集过程的复杂性，使得其运行调度面临诸多挑战。

多时间尺度调度能够从分钟级、小时级等不同维度对微网进行精细化管理，更好地适应系统运行的动态变化。粒子群算法（PSO）作为一种高效的智能优化算法，在微网调度领域应用广泛，但存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。为此，本文提出改进粒子群算法，对含碳捕集微网进行多时间尺度低碳经济调度研究，以实现微网经济与低碳的协同优化。

二、含碳捕集微网与粒子群算法概述

2.1 含碳捕集微网结构与运行特点

含碳捕集微网主要由分布式电源（光伏、风电、燃气轮机等）、储能系统、碳捕集装置和各类负荷构成。光伏和风电受自然条件影响，出力具有随机性和间歇性；燃气轮机发电虽较为稳定，但会产生碳排放；碳捕集装置通过吸收燃气轮机排放的二氧化碳，降低微网整体碳排放量，不过其运行也需消耗一定能量和成本。多时间尺度调度需综合考虑不同时间尺度下各设备的运行状态和特性，合理安排发电、储能与碳捕集策略。

2.2 传统粒子群算法原理

三、改进粒子群算法设计

3.3 混合变异策略

引入高斯变异和柯西变异相结合的混合变异策略。在算法后期，对部分粒子以一定概率进行变异操作。高斯变异使粒子在当前位置附近进行小范围搜索，有助于局部精细优化；柯西变异则使粒子进行较大范围的跳跃，增强算法跳出局部最优的能力。通过两种变异方式的结合，提高算法的全局寻优性能。

四、含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度模型

4.1 目标函数构建

五、结论

本文提出的基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度方法，通过对粒子群算法的改进，有效提升了算法的优化性能。所构建的调度模型能够综合考虑多目标和多约束条件，仿真结果表明该方法能实现微网的低碳经济运行。后续研究可进一步考虑新能源预测误差、碳交易市场波动等不确定性因素，完善调度模型与算法，提高其在实际工程中的适用性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 燕振刚,张雪霞,刘晋勇,等.微网经济调度研究综述[J].四川电力技术, 2017, 40(2):7.DOI:CNKI:SUN:SCDL.0.2017-02-021.

[2] 张坤.基于弃风消纳的微网多时间尺度协调调度[D].沈阳工业大学[2025-06-18].

[3] 何永菁.基于多智能体的微网经济优化运行策略及方法研究[D].北京交通大学[2025-06-18].

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