基于双阶段鲁棒优化算法的微电网多源容量配置

本文提出了一种基于双阶段鲁棒优化算法的微电网多源容量配置方法,通过遗传算法和粒子群算法实现优化,提高经济性和可靠性。实验结果显示该方法在性能和速度上优于传统方法。

基于双阶段鲁棒优化算法的微电网多源容量配置

近年来,随着对能源安全和环境保护的重视,微电网建设已成为可持续发展的重要方向。微电网多源容量配置是微电网规划设计中至关重要的一部分,它直接关系到微电网系统的经济性和可靠性。因此,本文提出了一种基于双阶段鲁棒优化算法的微电网多源容量配置方法。

该方法将微电网的月负载率、月日照时数、月平均风速等指标作为约束条件,通过目标函数最小化微电网的总成本,采用双阶段鲁棒优化算法进行求解。其中第一阶段为粗调阶段,通过遗传算法对微电网多源容量进行初步优化;第二阶段为精调阶段,采用随机扰动和粒子群算法对微电网多源容量进行进一步优化,以实现更加精确的优化结果。

为了验证该方法的有效性,本文使用Matlab对该方法进行模拟实验,并与常规的微电网多源容量配置方法进行了对比。实验结果表明,该方法在经济性和可靠性方面均优于常规方法,并具有更快的求解速度和更好的鲁棒性。

以下是部分Matlab代码,供读者参考:

% 遗传算法实现微电网多源容量粗调
function [best_pop, best_s_fit] = 
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