本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類分析與模型識(shí)別的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化方法

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【摘要】：在微電網(wǎng)調(diào)度過程中綜合考慮經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、蓄電池的循環(huán)電量,建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。針對(duì)傳統(tǒng)多目標(biāo)粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的不足,提出引入模糊聚類分析的多目標(biāo)粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代過程中引入模糊聚類分析來尋找每代的集群最優(yōu)解。與MOPSO相比,FCMOPSO增強(qiáng)了算法的穩(wěn)定性與全局搜索能力,同時(shí)使優(yōu)化結(jié)果中Pareto前沿分布更均勻。在求得Pareto最優(yōu)解集后,再根據(jù)各目標(biāo)的重要程度,用模糊模型識(shí)別從最優(yōu)解集中找出不同情況下的最優(yōu)方案。最后以一歐洲典型微電網(wǎng)為例,驗(yàn)證算法的有效性和可行性。
【作者單位】： 智能電網(wǎng)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(四川大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 微電網(wǎng) 多目標(biāo)優(yōu)化 模糊聚類 模糊模型識(shí)別
【基金】：四川省科技支撐項(xiàng)目(2014JY0191)~~
【分類號(hào)】：TM73
【正文快照】：

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7 王t，

本文編號(hào)：1117765