發(fā)布時間：2019-03-28 13:39

【摘要】：自動需求響應(yīng)是智能電網(wǎng)與用戶實現(xiàn)信息和能量互動的重要實現(xiàn)手段。為解決基于實時電價的自動需求響應(yīng)技術(shù)應(yīng)用中包含多類負荷用戶的電能綜合規(guī)劃問題,建立優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型。針對該模型提出一種基于動態(tài)抗體記憶庫的免疫優(yōu)化算法。設(shè)計依據(jù)二重親和度閾值檢測的抗體記憶庫更新機制,在優(yōu)化結(jié)束后能夠為用戶提供多個備選可行解。采用先驗知識疫苗接種的方法,提高算法的求解精度。通過抗體種群的優(yōu)值馬爾可夫鏈的轉(zhuǎn)移概率分析,證明了算法的收斂性;利用實際算例驗證了所提算法的有效性。對比分析的結(jié)果表明,所提算法比其他算法具有更好的全局優(yōu)化能力和搜索效率。
[Abstract]:Automatic demand response is an important means to realize information and energy interaction between smart grid and users. In order to solve the problem of integrated planning of electric energy with multi-class load users in the application of automatic demand response technology based on real-time electricity price, a mathematical model of optimization problem is established. An immune optimization algorithm based on dynamic antibody memory database is proposed for this model. An update mechanism of antibody memory base based on double affinity threshold detection is designed, which can provide multiple feasible solutions for users after optimization. A priori knowledge vaccination method is used to improve the accuracy of the algorithm. The convergence of the algorithm is proved by the transfer probability analysis of the optimal Markov chain of antibody population, and the effectiveness of the proposed algorithm is verified by a practical example. The results of comparative analysis show that the proposed algorithm has better global optimization ability and search efficiency than other algorithms.
【作者單位】： 中國電力科學(xué)研究院;西安交通大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家863高技術(shù)基金項目(2011AA05A117) 國家電網(wǎng)公司科技項目(PD71-12-005,PD71-12-002,PD71-12-010) 中國電力科學(xué)研究院創(chuàng)新基金項目(ND83-12-001)~~
【分類號】：TM744

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本文編號：2448918