基于功率预测滚动时域全局优化微电网能效控制

发布时间：2023-02-05 11:37

　　本文针对微网能量协调的最优经济要求,在传统之上,使用了模型预测控制框架下的滚动时域优化（receding horizon contrcl,RHC）方法,并采用支持向量机（SVM）来预测风机功率和负荷状态。结合微电网模型特点,提出一种具有柔性框架结构的改进型复杂过程全局优化进化算法（IEACOP）。该算法在通用框架内嵌入具有搜索机制的各类子方法,在充分考虑风力发电机和蓄电池的外特性数学模型以及约束条件的前提下,采用无限折射映射混沌模型改进多样性初始种群的生成策略。并应用局部搜索法对"超越策略"产生的超矩形区域进行深度搜索,提高局部最优解的求解效率。仿真结果表明,该方法充分发挥了IEACOP优势,满足微电网能量协调控制的要求,改进的复杂过程全局优化进化方法能够使用较少的调节参数完成微电网能量协调优化的可行解搜索,实例证实了所提出方法的有效性。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于IEACOP的滚动优化的微电网系统
    1.1 微电网统拓扑结构
    1.2 改进的复杂过程全局优化进化算法 (IEACOP)
        1.2.1 多样性初始种群生成策略
        1.2.2 种群的合并法则
        1.2.3 种群更新策略和超越策略
    1.3 基于滚动优化预测控制理论
2 风功率和负荷的SVM模型
3 基于IEACOP的滚动优化的微网系统能量协调优化
    3.1 滚动优化下的目标函数实现
    3.2 约束条件
4 算例分析
5 结语



本文编号：3734904