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采用改进细菌觅食算法的风/光/储混合微电网电源优化配置

引用
风能和太阳能具有随机性和波动性的特点,由分布式电源、储能装置、负荷组成的微电网协调运行与控制十分复杂,对孤岛运行的微电网合理地配置电源以提高供电可靠性、经济性是微电网规划建设的一个首要问题。将改进的细菌觅食算法(bacterial foraging algorithm,BFA)应用到解决风/光/储混合的全年孤岛运行的微电网电源优化配置问题中,建立了计及设备投资成本、运行和维护成本、燃料成本、环保折算成本的微电网电源优化配置模型,以年风速、气温、光照强度作为输入,根据不同的用户供电可靠性和备选电源要求,得到微电网电源的类型及其容量的最优方案,结果表明改进的细菌觅食算法具有全局最优搜索能力强、寻优速度快的特点。该方法可以全面评估各种分布式电源的经济性,根据微电网建设地点的气象条件、投资成本等降低微电网电源的冗余投资,满足用户定制的多样化可靠性要求。

微电网、细菌觅食算法、最优容量、分布式电源

31

TM61;TM732(发电、发电厂)

中央高校基本科研业务费专项资金资助201120702020010

2012-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

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中国电机工程学报

0258-8013

11-2107/TM

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2011,31(25)

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