基于PD-IM-MOPSO算法的微电网多目标优化运行

摘要：

为了贯彻十四五规划"推动绿色低碳发展"的理念,依据风电、光伏和储能电池等装置组成的微网,提出以综合运行成本最低、碳排放最小和风光消纳处理能力最优为目标函数建立优化运行模型,并采用基于Pareto关联度支配的改进自适应变化权重的多目标粒子群算法(PD-IM-MOPSO)对该优化问题进行求解.采用Pareto关联度可以使Pareto前沿尽可能逼近真实的前沿面,更好维护种群的多样性,而自适应变化权重的改变可以有效降低算法陷入局部"早熟"的概率.通过Matlab仿真对比IM-MOPSO和PD-IM-MOPSO算法的收敛曲线,验证所提算法具有较快的收敛速度,通过算法Pareto前沿解集的分析比较,可以验证PD-IM-MOPSO算法的Pareto前沿分布更加均匀,具有全局和局部搜索能力强的优点.最后结合模糊模型识别从非劣解集中求得最优的运行方案.

关键词：微电网、多目标优化运行、碳排放、风光消纳、Pareto关联度支配、自适应变化权重、多目标粒子群算法、Pareto前沿、模糊模型识别

所属期刊栏目：45

分类号：TN709-34;TM73(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部长江学者和创新团队发展计划项目

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：116-123