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基于预测变异多目标粒子群算法的
风-光-抽水蓄能系统日前调度
华北电力大学控制与计算机工程学院北京
摘要院文章针对风-光-抽水蓄能联合发电系统袁采取并网运行尧自发自用尧余电上网的模式袁以经济效益
大化和电网交互功率波动最小作为目标函数袁考虑各子系统运行约束和能量平衡约束袁对其日前调度进行了研
究遥针对传统多目标粒子群算法多样性较差尧易早熟且后期收敛速度慢的问题袁提出一种基于预测变异的多目
标粒子群算法渊P-MOPSO冤袁引入预测变异策略提高种群的多样性和全局搜索能力袁采用基于拥挤距离均方根
和分散度检测的方法提高收敛速度袁使算法能够快速得到接近真实的Pareto前沿遥仿真结果表明袁将该算法用
于求解风-光-抽水蓄能联合发电系统的优化调度问题袁在多样性尧稳定性和求解速度上均具有明显优势遥
关键词院风-光-抽水蓄能系统曰多目标粒子群算法曰预测变异曰经济性
0引言子群算法扩展到多目标问题遥多种改进的MOPSO
在国家野碳达峰尧碳中和冶目标的背景下袁风被提出并广泛应用于能源和电力系统中遥文献[9]
能尧太阳能等可再生能源得到快速发展[1]遥然而袁提出了基于优先排序和多子群协同进化的
风力和光伏发电的随机性和间歇性对微电网协同MOPSO袁并应用于含大规模风电的电力系统负荷
运行提出了挑战袁增加了调度成
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