基于改进GA含蓄电池充电次数约束的微电网动态调度

针对独立微电网的动态优化调度问题,以微电网系统运行约束、可控微源出力特性约束及蓄电池运行约束作为微电网优化模型的约束条件,考虑蓄电池充放电转换次数约束,建立以独立微电网运行经济成本与环境成本为综合优化目标的动态优化调度模型;然后,采用一种基于Tent混沌映射技术与NDX交叉策略的改进遗传算法求解该模型;最后,通过仿真算例验证模型的合理性。结果表明,优化调度模型中供热/电可靠性水平与综合成本间呈近似线性关系,合理限制蓄电池充放电转换次数有利于降低综合成本。与其他算法的对比结果表明,改进遗传算法在求解该类复杂的多约束优化问题时收敛效果良好。     

含混合储能的微电网能量优化管理

为抑制微电网中新能源出力的波动并降低微电网的经济成本,通过引入混合储能设备来平抑新能源出力波动。构建了一种含混合储能的微电网能量管理模型,采用超级电容器和蓄电池组成混合储能设备,并设定风/光/混储/网/柴的依次供电顺序,采用Tent混沌映射、择优选择搜索空间和捕食位置以及Lévy飞行等改进策略对秃鹰搜索算法进行改进,提高算法的收敛速度和全局搜索能力,并运用于微电网综合成本优化求解。选取某地区四种典型日进行算例分析。结果表明：本文提出的微电网容量优化配置模型、混合储能设备、供能策略和改进BES算法能有效增强微电网平抑新能源出力波动的能力,降低微电网经济成本,并且改进的BES算法具备较强的收敛速度和求解能力。     

基于改进粒子群算法的微电网优化运行

为提高含分布式发电的微电网运行水平,应用基于混沌-模拟退火思想的粒子群算法对微电网的运行进行优化。针对微电网中各分布式电源特性,建立微电网的数学模型,建立了以运行成本和环境效益等运行指标最优为微电网优化运行的目标函数,并应用基于混沌算法结合模拟退火思想的改进粒子群优化算法对微电网多目标优化运行问题进行求解,得到微电网的最优运行方式。采用改进粒子群优化算法对某微电网进行24 h优化运行算例分析,结果表明该方法具有更好的寻优能力和更快的收敛速度。     

基于组合混沌的伪随机数算法研究

为了克服常见混沌映射在生成伪随机数过程中出现的缺点,在分析了常用混沌映射方法优缺点的基础上,提出了一种基于Logistic混沌映射与Tent混沌映射的组合混沌映射算法。经过分析验证表明该算法生成的伪随机数具有更好的随机性。     

计及经济效益的分布式电源多目标优化规划

建立了分布式电源(Distributed Generator,DG)多目标多约束的优化数学模型,以配电网有功损耗费用最小、分布式电源运行费用最小和系统有功网损最小作为目标函数,考虑功率平衡、电压越限等约束条件,采用线性加权的方式将多目标转化为单目标,并采用量子粒子群算法实现了上述目标的优化.通过对IEEE33节点系统仿真结果表明,合理优化DG的位置和容量可有效降低系统的经济费用,提高配电网的优化经济运行.     

改进分段Logistic混沌映射的方法及其性能分析

Logistic混沌映射和Tent映射是两种广泛应用于通信安全领域的混沌映射,Tent映射具有分段特性,由此联想到将Logistic混沌映射推广为分段映射.提出一种三分段相切的Logistic混沌序列的方法,不仅规避了Tent映射需施加随机扰动的过程,并改善了Logistic混沌映射的随机性能,增加了系统的复杂度和抗攻击能力.实验证明在相同的区间上,三分段相切的Logistic混沌映射更早地进入混沌状态,且在3.57≤μ≤4时运动轨迹愈发地不稳定,Lyapunov指数为逐渐增大的正数,更复杂的非线性方程提高了系统的安全性.在相同的分叉判定阈值下,三分段相切Logistic混沌映射进入混沌状态时需要的迭代次数明显减小.因此,三分段相切的Logistic混沌序列具有更加良好的随机性和不可预测性.经过研究表明,该三分段相切的Logistic混沌映射具有良好的初值敏感性,广泛地适用于信息安全领域.     

计及虚拟储能的风光储独立微电网优化配置

针对风光资源丰富的偏远地区,提出风光储独立型微电网容量配置模型及协同运行策略。首先建立分布式电源的数学模型,考虑负载失电率以及能量过剩率,以微网配置总成本作为目标函数,采用改进的粒子群算法进行一次优化配置;再以一次优化配置所得的蓄电池配置结果,作为二次优化配置的输入,引入基于电力弹簧的虚拟储能,以储能系统的总成本最低为目标函数,计算虚拟储能所等效的蓄电池数量,减少蓄电池的配置数量,得出最终的配置结果。最后,通过算例分析表明了该方法的可行性及经济性,可为微电网容量配置提供参考。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无...     

基于改进灰狼算法的自动导航小车控制策略

针对灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential evolution grey wolf optimizer, IDE-GWO)。将改进算法应用于优化自动导航小车(automated guided vehicle, AGV)的比例积分微分(proportion integration differentiation, PID)控制参数,并与其他几种算法进行对比。Simulink仿真实验结果表明：该改进算法优化PID参数的控制效果明显优于其他智能优化算法,能够有效地提升AGV轨迹跟踪性能,使得AGV实际轨迹能较好拟合目标轨迹。     

基于信息间隙决策理论和电动汽车有序充放电的微电网优化调度

计及区域微电网源-荷两方面不确定性,针对电动汽车(electric vehicles, EV)接入微电网充电所导致的负荷侧波动不确定性问题,提出有序充放电策略进行削峰填谷并构建多目标规划模型;针对新能源机组发电量不确定性问题,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)进行模拟分析。首先构建多目标规划函数并对其模糊归一化处理,然后引入改进混沌映射粒子群算法(improved chaos map particle swarm optimization, CMPSO),求得微电网综合运行成本和负荷需求波动量的最优值,最后对经信息间隙决策法优化后的多目标模型进行仿真分析。算例结果验证了优化后的模型对EV入网所带来的负荷波动起到了较好的削峰填谷作用,所采用的IGDT优化模型相较于其他优化方法,能更好地适应严重奈特式不确定性场景,有效协调所搭建模型的鲁棒性与优化调度经济性之间的矛盾。     

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。     

基于改进鲸鱼算法的并网型微网能量管理

为解决并网型风/光/柴/储微电网的能量管理问题,以经济性和环保性为目标函数,考虑各发电设备安全稳定运行作为约束条件,构建并网型微网容量优化配置模型;采用差分排序和差分变异的优化策略且引入Lévy飞行轨迹的机制来改善标准鲸鱼算法(whale optimization algorthm,WOA)的收敛精度和收敛速度;基于所提的风-光-储-网-柴的调度策略,采用改进鲸鱼算法求解配置模型。挑选某地一年四季4个典型日进行案例分析。结果表明:本文所提出的调度策略和配置模型具有合理性;改进的WOA算法能够有效地解决微网能量管理问题,在全局搜索和寻优能力方面具有优势。     

计及分时电价的微能源网源荷储协同优化调度

针对并网型小容量微能源网,提出一种改进储能-分时电价调度策略,考虑需求侧管理,从源荷储三方面对系统进行协同规划,降低系统的经济成本和碳排放量。利用网格搜索法确定储能系统的最优出力参数,将免疫机制引入粒子群算法以提升其寻优能力,并用于求解微能源网日前调度方案。从储能系统出力、微能源网运行的经济性和环保性以及算法的寻优效果等方面进行仿真分析,结果表明：所提策略和算法能够求得更优的设备出力方案,在不同季节均能够有效减少微能源网的经济成本和碳排放量。     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.     

考虑需求侧响应的热电联供型微网经济优化运行

热电联供(combined heat and power,CHP)微网是提高可再生能源利用率以及实现能源转型的有效途径之一,具有广阔的应用前景。为保证其经济、灵活、高效运行,需对CHP微网进行合理的系统优化。为此提出考虑热、电负荷需求侧响应CHP微网多目标优化方法,热电负荷需求侧响应模型基于建筑物热力学模型,同时考虑可转移负荷的调度。在此基础上,建立基于热电负荷需求侧响应的多目标混合整数线性规划模型,采用所提复合粒子群算法求解。算例仿真结果表明,应用热、电负荷需求响应可以使供电、供热的灵活性大大提升,并且降低了系统经济运行成本。     

基于改进动态惯性权重粒子群算法的冷热电联供型微网运行优化

通过多种能源优势互补的冷热电联供型微网,能够促进可再生能源的使用,实现资源的阶梯利用。针对区域内由电、热、冷多种能源耦合形成的微网系统运行优化问题,文章基于不同季节典型日风光出力和负荷需求特性曲线,构建了含燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机等机组设备,采用改进的动态惯性权重粒子群算法求解方法,综合考虑系统的燃料成本、环境治理成本、电网交互成本和运行维护成本进行优化求解。最后,通过算例分析验证本模型和方法的有效性,为冷热电联供型微网系统的规划设计提供参考和依据。     

基于IMOFA的航空发动机管路多目标优化布局

针对航空发动机管路布局目前存在的问题，提出一种基于改进多目标萤火虫算法(improved multi-objective firefly algorithm，IMOFA)的航空发动机管路多目标优化布局方法.在该方法中，首先以管路长度最短、弯头数最少以及能量值最小为优化目标，建立了航空发动机管路多目标优化布局数学模型.然后，结合自适应扰动策略和精英策略，提出了一种应用于航空发动机管路多目标优化布局的改进多目标萤火虫算法，从而实现了航空发动机管路的多目标优化布局.最后，通过实例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理

针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题,为了优化其运行过程的经济效益和环境效益,本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法,首先根据长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)预测得到的可再生能源出力和负荷需求预先制定调度规划,然后以此预测数据为基础,采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力,优化微网系统的运行成本和固定成本。将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网,结果表明,在满足负荷需求的基础上使得经济成本平均降低4.03%且经济效益更优。