【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析附Matlab代码

原创于 2025-11-23 20:15:46 发布 · 700 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

针对高比例风电并网导致的出力波动与弃风问题，提出一种基于改进粒子群优化（IPSO）算法的风 - 水电联合优化运行模型。以 “弃风率最小化 + 发电效益最大化 + 碳排放最小化” 为多目标函数，考虑风电出力随机性、水电站水位约束与电网调峰需求，引入惯性权重自适应调整与混沌变异策略改进 PSO 算法，提升求解精度与收敛速度。以我国西南某流域（含 4 座梯级水电站与 1 座风电场）为算例，对比标准 PSO、遗传算法（GA）验证性能。结果表明：IPSO 算法收敛精度较标准 PSO 提升 18.3%，联合运行可使弃风率从 22.5% 降至 8.7%，年发电效益增加 1.2 亿元，碳排放减少 4.8×10⁴t，为新能源消纳与流域能源优化提供技术支撑。

关键词：风 - 水电联合运行；粒子群优化算法；多目标优化；弃风消纳；碳排放 reduction；梯级水电站

1 绪论

1.1 研究背景与意义

在 “双碳” 目标驱动下，我国风电装机容量持续增长，2025 年已突破 600GW，但风电出力的间歇性、波动性导致弃风问题突出（部分地区弃风率超 20%），同时增加电网调峰压力。水电站具有启停迅速、调节灵活的优势（尤其是梯级水电站，调节库容可达数十亿立方米），通过风 - 水电联合运行，可利用水电出力补偿风电波动，实现新能源消纳与系统稳定运行的双赢。

传统风 - 水电运行调度多采用单目标优化（如仅考虑发电量最大化），忽略弃风率与碳排放的协同优化；且求解算法多为标准 PSO 或 GA，存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷。因此，构建多目标联合优化模型并改进求解算法，对提升流域能源利用效率、推动 “双碳” 目标落地具有重要工程意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 风 - 水电联合运行模型研究

国外学者率先开展联合运行优化，如挪威学者通过建立风电与水电站的出力互补模型，将弃风率控制在 10% 以内；国内研究聚焦梯级水电协同，如长江流域采用 “风电预测 - 水电预调” 模式，提升短期联合运行精度。但现有模型多未纳入碳排放目标，且对风电随机性的处理较为简化（如仅采用确定性预测值）。

1.2.2 粒子群优化算法改进研究

标准 PSO 算法因惯性权重固定，易在迭代后期收敛缓慢；国内外学者提出多种改进策略：如线性递减惯性权重（LDW-PSO）、非线性自适应权重（NAW-PSO），但针对风 - 水电多目标优化的定制化改进较少。此外，多目标优化中权重系数确定多依赖经验，缺乏客观量化方法。

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 研究内容