作為信息技術(shù)與各種分布式能源相結(jié)合的產(chǎn)物,能源互聯(lián)網(wǎng)為解決多類型能源的適配調(diào)度、開放智能的能源傳輸控制以及能源信息的獲取與高效處理提供了可行的技術(shù)方案。其中,多類型能源的適配調(diào)度是能源互聯(lián)網(wǎng)有待解決的一個核心問題。該問題主要是通過確定能源互聯(lián)網(wǎng)各分布式電源在一天內(nèi)各時間段的輸出功率以使得總運行成本最小化,從本質(zhì)上來說是NP難的優(yōu)化問題。而隨著用戶也可參與進(jìn)能源互聯(lián)網(wǎng)各分布式電源的適配調(diào)度,為各分布式電源適配調(diào)度提供個性化能源支撐。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法在能源互聯(lián)網(wǎng)能量適配的求解效率和精度都存在一定的問題。因此,有效選用和改進(jìn)智能優(yōu)化算法求解能源互聯(lián)網(wǎng)能量適配問題,具有重要的理論意義和研究前景。本文將能源互聯(lián)網(wǎng)中的能量適配過程建模為一個智能優(yōu)化問題,并采用融合改進(jìn)的飛蛾算法對能源互聯(lián)網(wǎng)的能量適配問題進(jìn)行優(yōu)化研究,具體工作如下:（1）針對能源互聯(lián)網(wǎng)中的各分布式電源模型理論,構(gòu)建能源互聯(lián)網(wǎng)能量經(jīng)濟(jì)適配模型。此外,將鄰域搜索策略引入飛蛾算法,以實現(xiàn)對當(dāng)前解的鄰域搜索。并將改進(jìn)算法運用于能源互聯(lián)網(wǎng)能量經(jīng)濟(jì)適配模型,仿真實驗結(jié)果表明改進(jìn)算法在上述模型顯示出一定的優(yōu)勢。（2）基于差分進(jìn)化算法的變異和交叉操作... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

四種算法運行20次的描述性分析

圖 4.5 五種算法運行 20 次的描述性分析一步說明 LSDEMFO 在能源互聯(lián)網(wǎng)能量環(huán)境適配模型的優(yōu)化性能，圖、LSMFO、MFO、PSO 以及 DE 在一天中對能源互聯(lián)網(wǎng)能量環(huán)境適配優(yōu)化值的最大值、最小值、平均值以及標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)化比較，這就避免了實驗的最偶然因素而導(dǎo)致的。因此，在實驗仿真中對每個算法各自獨立運行 20 次， 20 次實驗中的最大值和最小值，并計算 20 次實驗的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。從SDEMFO 在最大值、最小值、平均值上都要小于其余三種算法，說明了該能量環(huán)境適配上的總運行成本最低，最終得到的能源互聯(lián)網(wǎng)能量環(huán)境適配好。而標(biāo)準(zhǔn)差反應(yīng)了智能優(yōu)化算法在某個特定問題優(yōu)化的穩(wěn)定程度，標(biāo)準(zhǔn)差穩(wěn)定程度越高，反之則越低。從圖中不難看出在標(biāo)準(zhǔn)差上 LSMFO 也略小表明了 LSDEMFO 算法在收斂后的穩(wěn)定性上也要優(yōu)于 LSMFO、MFO、P述，DE 中的變異、交叉操作和鄰域搜索策略引入 MFO 中，不僅使得融合


本文編號：2991760