【摘要】：以微電網(wǎng)經(jīng)濟性、環(huán)保性和能源利用效率綜合最優(yōu)為目標,以系統(tǒng)可靠性為約束條件,構建混合微電網(wǎng)分布式電源(distributed generation,DG)優(yōu)化配置模型。優(yōu)化過程中需遍歷全年數(shù)據(jù)進行時序分析,計算量大,運行效率低。針對該問題,采用模糊C-均值(fuzzy c-means clustering method,FCM)算法從風速、光照和負荷8760h的數(shù)據(jù)中提煉出典型的場景,用隨機過程方法建立其對應的Markov模型。引入熵理論確定多目標函數(shù)各指標的權重系數(shù),避免了人為定權重的主觀性。采用種群移動、自適應變步長、基因變異以及按比例系數(shù)縮減搜索空間等方法來改進仿電磁學算法(electromagnetism-like mechanism,ELM)的尋優(yōu)速度及全局搜索能力。最后將前述建立的Markov模型嵌入改進的ELM中進行優(yōu)化求解。以廣西潿洲島為背景進行算例分析,驗證模型和算法的有效性。結果表明,相較于采用年代數(shù)據(jù)計算的ELM,采用Markov-ELM的求解方法,在快速性和全局搜索能力等方面更具有優(yōu)勢。
[Abstract]:The optimal configuration model of distributed power generation (distributed generation,DG) for hybrid microgrid is constructed with the objective of comprehensive optimization of microgrid economy, environmental protection and energy efficiency, and the system reliability as the constraint condition. In the process of optimization, it is necessary to traverse the whole year data to carry on the time series analysis, the computation quantity is big, the running efficiency is low. To solve this problem, the fuzzy C-means (fuzzy c-means clustering method,FCM) algorithm is used to extract the typical scenes from the wind speed, illumination and load data of 8760h, and the corresponding Markov model is established by the stochastic process method. The entropy theory is introduced to determine the weight coefficients of each index of multi-objective function, which avoids the subjectivity of artificial determination of weights. The optimization speed and global search ability of electromagnetism-like mechanism,ELM are improved by population movement, adaptive variable step size, gene mutation and reducing search space according to proportional coefficient. Finally, the established Markov model is embedded in the improved ELM to optimize the solution. Taking Weizhou Island of Guangxi as the background, the validity of the model and algorithm is verified by an example. The results show that, compared with the ELM, based on chronological data, the Markov-ELM method has more advantages in terms of rapidity and global search ability.
【作者單位】： 廣西大學電氣工程學院;
【分類號】：TM71

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本文編號：2230730