文献类型：期刊文章

作　　者：马宽[1,2] 何国锋[1,2] 董燕飞[1,2] 李国娇[1,2] 李睿[3]

MA Kuan;HE Guofeng;DONG Yanfei;LI Guojiao;LI Rui(College of Electrical Engineering&New Energy,China Three Gorges University,Yichang 443002,China;School of Electrical and Control Engineering,Henan University of Urban Construction,Pingdingshan 467041,China;Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion,Ministry of Education,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)

机构地区：[1]三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002 [2]河南城建学院电气与控制工程学院,河南平顶山467041 [3]上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室,上海200240

出　　处：《智慧电力》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52177187);河南省自然科学基金面上资助项目(222300420400)。

年　　份：2023

卷　　号：51

期　　号：8

起止页码：23-29

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决微电网中随机性、波动性和分布式电源出力管理困难问题,提出一种并网模式下微电网优化调度的综合经济模型。首先,考虑蓄电池和峰谷电价的影响,计及失负荷和蓄电池超容惩罚成本,建立以微电网运行成本和污染物排放成本最低的目标函数;其次,引入白鲨优化算法(WSO)的全局动态捕猎特性,对粒子群优化算法(PSO)进行了Tent混沌映射、动态时间因子和多项式变异的多策略改进,并将其应用于求解多目标多约束非线性的微电网优化问题。仿真结果表明,与PSO算法和麻雀搜索算法(SSA)相比,改进PSO算法用于微电网优化调度可降低微电网运行成本、减少环境污染并提高新能源供电的可靠性。

关 键 词：微电网 粒子群算法 白鲨算法  多项式变异  

分 类 号：TM743]