基于改进化学反应优化算法的电动汽车与可再生能源多目标协同调度

发布时间：2018-03-28 00:00

本文选题：化学反应优化算法　切入点：电动汽车　出处：《电网技术》2014年03期

【摘要】：为减小可再生能源出力波动对电网的影响以及加快电动汽车的普及速率,以最小化可再生能源的出力波动和最大化电动汽车用户收益为目标函数,计及电池储存电量约束、充放电功率约束和充放电次数约束等条件,建立了同时计及可入网电动汽车、风力发电和光伏发电系统的多目标协同调度模型。提出了基于虚拟理想分子的多目标改进化学反应优化算法(chemical reaction optimization algorithm,CROA),并用该算法对模型进行了求解,针对化学反应算法收敛速度慢、精度低的缺陷,在算法中融入了粒子群优化算法的更新模式。算例结果表明,通过合理安排电动汽车的充放电可以有效平抑可再生能源的出力波动和增加电动汽车用户的收益。通过比较验证了基于虚拟理想分子的多目标改进CROA具有较强的寻优能力。
[Abstract]:In order to reduce small renewable energy output fluctuations on the grid and speeding up the popularization of electric vehicles to output fluctuation rate, and the maximum electric car users return to renewable energy minimization as the objective function, the storage capacity constraints and battery charge and discharge power constraint and charge and discharge times of constraint conditions, and can also set up network electric vehicle scheduling model for cooperative multiple target of wind power generation and photovoltaic power generation system is proposed. The improved chemical reaction optimization algorithm based on multi objective virtual ideal molecular (chemical reaction optimization algorithm, CROA), and use the algorithm for solving the model, the chemical reaction of the slow convergence of the algorithm, the defect of low precision, the algorithm in the update mode of particle swarm optimization algorithm. The results show that through the reasonable arrangement of electric vehicle charging and discharging can effectively stabilize the renewable The output fluctuation of energy and the benefits of electric vehicle users are increased. By comparison, it is verified that the multi-objective improved CROA based on virtual ideal molecule has strong ability of optimization.

【作者单位】：青岛大学自动化工程学院;聊城供电公司;
【基金】：山东省优秀中青年科学家奖励计划项目(BS2011NJ005)
【分类号】：U469.72;TM73

【参考文献】

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【共引文献】

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