基于粒子群算法的风光互补发电系统配置优化设计

摘要：

粒子群算法(Particle swarm optimization,简称PSO)模型简洁,具有优异的探索效率、良好的收敛性及精度,与其他优化算法相比具有令人瞩目的优异性.通过将粒子群算法应用于由太阳光、风力发电等构成的可再生能源混合发电系统的最优化配置研究中,并通过实际的应用完成在以系统综合成本最小的约束条件下,对系统各构成模块的规格进行优化分析.通过对某工业园区进行风光互补发电系统优化,即分别对风光互补发电系统、单一风力发电系统、单一光伏阵列发电系统这3种优化方案进行经济性分析和技术性分析,进行优化设计.结果表明:基于粒子群算法的风光互补发电系统优化设计在兼顾满足负载要求的情况下,达到较好的经济性,适宜推广此种可再生能源发电方式.

关键词：粒子群算法、风光互补优化、发电量、负载满足率

所属期刊栏目：46

分类号：TM61;TP18(发电、发电厂)

资助基金：浙江省公益技术应用研究计划项目2014C31034

在线出版日期：2019-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：650-655