本文關鍵詞：基于模糊聚類分析與模型識別的微電網(wǎng)多目標優(yōu)化方法

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【摘要】：在微電網(wǎng)調度過程中綜合考慮經(jīng)濟、環(huán)境、蓄電池的循環(huán)電量,建立多目標優(yōu)化數(shù)學模型。針對傳統(tǒng)多目標粒子群算法(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增強了算法的穩(wěn)定性與全局搜索能力,同時使優(yōu)化結果中Pareto前沿分布更均勻。在求得Pareto最優(yōu)解集后,再根據(jù)各目標的重要程度,用模糊模型識別從最優(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)四川省重點實驗室(四川大學);
【關鍵詞】： 微電網(wǎng) 多目標優(yōu)化 模糊聚類 模糊模型識別
【基金】：四川省科技支撐項目(2014JY0191)~~
【分類號】：TM73
【正文快照】：

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7 王t，

本文編號：1117765