42、生产过程微电网的优化规划

生产过程微电网的优化规划

1. 平衡方程与微电网评估

在微电网规划中,平衡方程是关键的基础。平衡方程(28)体现了系统的功率平衡关系,考虑了多种能源的供应与需求。具体而言,涉及到光伏(PV)、风力发电机(WT)、微型水力发电(MH)、电池储能系统(BESS)和化石燃料发电的功率,分别表示为 $P_{PV}^t$、$P_{WT}^t$、$P_{MH}^t$、$P_{BESS,dis}^t$、$P_{fuel}^t$ 。同时,还考虑了 BESS 的充电功率 $P_{BESS,char}^t$、未供应能量(ENS)、系统需求(Demandt)以及生产过程需求,特别是依赖于 $T_{on}^t$ 的水泵需求(Demandpumps)。
[P_{PV}^t + P_{WT}^t + P_{MH}^t + P_{BESS,dis}^t + P_{fuel}^t = P_{BESS,char}^t - ENS^t + Demand^t + Demand_{Pumps}T_{on}^t]
约束条件(29)表明,ENS 应为正值,且低于考虑生产过程需求的社区总需求。
[ENS^t \leq Demand^t + Demand_{Pumps}T_{on}^t]
完成规划后,会进行技术经济分析来评估规划的微电网,评估时会考虑全年可再生能源的预期投资成本(IC)和运营成本(OC)。

2. 案例研究

为验证方法的有效性,在厄瓜多尔苏昆比奥斯省的“Los Laureles”农村社区开展了案例研究。该社区有 20 户住宅和 7 个用于出口的火龙果生产中心,能源供应可靠性较低。生产中心专注于火龙果清洗,每个中心配备总容量为 5000 升的储水罐,通过 3 马力(2,2

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻方面的势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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