粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）具備收斂快、算法簡(jiǎn)單、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但是容易陷入局部最優(yōu),針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一種混合粒子群算法。該算法基于隨機(jī)權(quán)重粒子群算法,引入了遺傳算法中的小生境優(yōu)化種群策略,在迭代過(guò)程中,較好地保留了種群粒子多樣性,使算法能夠跳出局部最優(yōu),得到全局最優(yōu)解。針對(duì)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化容易陷入局部最優(yōu),難以得到最低運(yùn)行成本的問(wèn)題,以孤立微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)成本最低為目標(biāo),結(jié)合微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行約束條件,建立高原偏遠(yuǎn)單位孤立微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)學(xué)模型。最后,將這種混合粒子群算法應(yīng)用于模型求解,并與一種基于差分進(jìn)化與粒子群算法改進(jìn)的混合優(yōu)化算法進(jìn)行仿真對(duì)比,結(jié)果表明該混合粒子群算法具有更好的全局最優(yōu)搜索能力和尋優(yōu)速度。 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化與儀器儀表. 2019,(12)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 孤立微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行調(diào)控模型
    1.1 風(fēng)力運(yùn)行成本分析
    1.2 光伏運(yùn)行成本分析
    1.3 柴油機(jī)運(yùn)行成本分析
    1.4 蓄電池運(yùn)行成本分析
    1.5 目標(biāo)函數(shù)
    1.6 約束條件
        (1)微電網(wǎng)功率供需必須平衡,從而有功率平衡約束:
        (2)柴油機(jī)運(yùn)行有功率限制,從而存在功率約束:
        (3)柴油機(jī)運(yùn)行受到爬坡能力的限制,爬坡約束為:
        (4)儲(chǔ)能電池的運(yùn)行受到充放電功率、容量等多因素的限制,從而存在約束條件[10]:
2 改進(jìn)的混合粒子群算法
    2.1 隨機(jī)權(quán)重粒子群算法
    2.2 小生境種群策略
    2.3 混合粒子群算法的改進(jìn)方法
3 求解流程
4 算例分析
    4.1 發(fā)電功率及用電負(fù)荷設(shè)定
    4.2 成本設(shè)定
    4.3 運(yùn)行求解
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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