ZIP多目标粒子群算法驱动的微电网经济环保调度优化模型研究,微电网多目标优化调度：粒子群算法求解含光伏、风电等多能源系统调度模型与成本优化,基于多目标粒子群算法的微电网优化调度使用一种经济与环保相协调的微 3.34MB

zpBwqCWHA

资源文件列表:

基于多目标粒子群算 大约有11个文件
  1. 1.jpg 335.07KB
  2. 2.jpg 614.65KB
  3. 基于多目标粒子群算法的微电.html 1.26MB
  4. 基于多目标粒子群算法的微电网.html 1.27MB
  5. 基于多目标粒子群算法的微电网优化调度一引言随着.docx 49.12KB
  6. 基于多目标粒子群算法的微电网优化调度技术研究随.docx 49.1KB
  7. 基于多目标粒子群算法的微电网优化调度摘要近年来随.docx 25.94KB
  8. 基于多目标粒子群算法的微电网优化调度摘要随着能.docx 14.6KB
  9. 基于多目标粒子群算法的微电网优化调度随着环保意识.docx 50.25KB
  10. 探索多目标粒子群算法在微电网优化调度中的应.html 1.27MB
  11. 随着全球能源危机的日益加剧和环境问题的日.docx 48.33KB

资源介绍:

多目标粒子群算法驱动的微电网经济环保调度优化模型研究,微电网多目标优化调度：粒子群算法求解含光伏、风电等多能源系统调度模型与成本优化,基于多目标粒子群算法的微电网优化调度 使用一种经济与环保相协调的微电网优化调度模型，针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究，在满足系统约束条件下，建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型，并利用多目标粒子群算法（MOPSO）求解微电网优化调度问题。 ,核心关键词：微电网优化调度; 多目标粒子群算法; 经济环保; 微电网系统; 运行成本; 约束条件; 污染物处理费用; 光伏电池; 风机; 微型燃气轮机; 柴油发电机; 蓄电池。 关键词用分号分隔：微电网优化调度; MOPSO; 经济环保; 微电网系统; 运行成本; 约束条件; 污染物处理费用; 电池储能; 风力发电; 柴油发电,多目标优化调度模型在微电网中的协调研究——基于MOPSO与环保经济算法
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90428129/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90428129/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于多目标粒子群算法的微电网优化调度</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着环保意识的日益增强和能源需求的不断增长，<span class="_ _0"></span>微电网作为一种新型的能源利用方式，<span class="_ _0"></span>越</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">来越受到人们的关注。<span class="_ _1"></span>微电网通过整合光伏电池、<span class="_ _1"></span>风机、<span class="_ _1"></span>微型燃气轮机、<span class="_ _1"></span>柴油发电机以及蓄</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电池等多种能源资源，<span class="_ _2"></span>为供电需求提供了多样化的解决方案。<span class="_ _2"></span>然而，<span class="_ _2"></span>微电网系统的运行和调</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度却面临着一系列复杂的优化问题。<span class="_ _0"></span>为了解决这些问题，<span class="_ _0"></span>我们提出了一种基于多目标粒子群</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法的微电网优化调度模型。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、微电网系统概述</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">微电网系统由光伏电池、<span class="_ _3"></span>风机、<span class="_ _3"></span>微型燃气轮机、<span class="_ _3"></span>柴油发电机以及蓄电池等多种能源设备组成。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这些<span class="_ _4"></span>设备<span class="_ _4"></span>在微<span class="_ _4"></span>电网<span class="_ _4"></span>中各<span class="_ _4"></span>自发<span class="_ _4"></span>挥着<span class="_ _4"></span>重要<span class="_ _4"></span>的作<span class="_ _4"></span>用，<span class="_ _4"></span>但它<span class="_ _4"></span>们的<span class="_ _4"></span>运行<span class="_ _4"></span>和调<span class="_ _4"></span>度却<span class="_ _4"></span>需要<span class="_ _4"></span>综合<span class="_ _4"></span>考虑<span class="_ _4"></span>经济<span class="_ _4"></span>性、</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">环保性以及系统的稳定性和可靠性。<span class="_ _2"></span>因此，<span class="_ _2"></span>如何实现微电网系统的优化调度，<span class="_ _2"></span>是一个亟待解</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">决的问题。</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、经济与环保相协调的优化模型</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了解决微电网系统的优化问题，<span class="_ _0"></span>我们提出了一种经济与环保相协调的优化调度模型。<span class="_ _0"></span>该模</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型在满足系统约束条件下，<span class="_ _0"></span>考虑了运行成本、<span class="_ _0"></span>可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用等多</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个因素。这些因素的综合考虑，旨在实现微电网系统的经济性和环保性的平衡。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、多目标粒子群算法的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了求解微电网优化调度问题，<span class="_ _2"></span>我们采用了多目标粒子群算法<span class="_ _1"></span>（<span class="ff2">MOPSO</span>）<span class="_ _5"></span>。<span class="_ _2"></span>多目标粒子群算</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法是一种基于群体智能的优化算法，<span class="_ _0"></span>它可以通过模拟粒子的运动和行为，<span class="_ _0"></span>在多维空间中寻找</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优解。<span class="_ _2"></span>在微电网优化调度问题中，<span class="_ _2"></span>多目标粒子群算法可以同时考虑多个目标函数，<span class="_ _2"></span>从而得</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">到多个<span class="_ _6"> </span><span class="ff2">Pareto<span class="_"> </span></span>最优解。这些<span class="_ _4"></span>解可以为<span class="_ _4"></span>我们提供<span class="_ _4"></span>多种不同<span class="_ _4"></span>的调度方<span class="_ _4"></span>案，帮助<span class="_ _4"></span>我们根据<span class="_ _4"></span>实际情</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">况选择最合适的方案。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、模型建立与求解</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在模型建立过程中，<span class="_ _2"></span>我们首先对微电网系统进行了详细的描述和建模。<span class="_ _2"></span>然后，<span class="_ _2"></span>我们根据经济</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性和环保性的要求，<span class="_ _0"></span>建立了包含运行成本、<span class="_ _0"></span>可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的多目</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标优化调<span class="_ _4"></span>度模型。<span class="_ _4"></span>接着，我<span class="_ _4"></span>们利用多<span class="_ _4"></span>目标粒子<span class="_ _4"></span>群算法对<span class="_ _4"></span>模型进行<span class="_ _4"></span>求解，得<span class="_ _4"></span>到了多个<span class="_ _6"> </span><span class="ff2">Pareto</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优解。最后，我们根据实际情况选择了最合适的调度方案。</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结论</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过采用多目标粒子群算法求解微电网优化调度问题，<span class="_ _7"></span>我们得到了经济性和环保性相协调的</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化调度模型。<span class="_ _0"></span>该模型可以有效地解决微电网系统的优化问题，<span class="_ _0"></span>提高系统的运行效率和可靠</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性。<span class="_ _1"></span>同时，<span class="_ _1"></span>该模型还可以为微电网的运行和管理提供有价值的决策支持。<span class="_ _1"></span>未来，<span class="_ _1"></span>我们将继续</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">深入研究微电网的优化调度问题，<span class="_ _0"></span>为微电网的发展和应用提供更多的支持和帮助。<span class="_ _0"></span>电梯仿真</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模拟控制系统设计</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP西门子多工位转盘自动化控制解决方案：涵盖PLC通讯、伺服控制、视觉识别及智能软件应用,西门子多工位转盘自动化改造手册：包括Modbus通讯编程、伺服控制、视觉系统与机器人通讯等解决方案 ,SIEMEN3.24MB1月前
    ZIP基于灰狼优化算法的旅行商问题（TSP）解决方案：可自定义坐标数据集，详细注释的Matlab代码,Matlab实现灰狼算法解决旅行商问题（TSP）-可自定义坐标与详细注释,matlab代码：基于灰狼算1.72MB1月前
    ZIP双层非线性优化模型：省内外电力市场及风险应对机制研究（以CVaR和线性转换为中心）,基于CVaR方法的双层非线性优化模型在电力市场及省间交易中的研究与应用,主题:提出了一种双层非线性优化模型，将省内电2.48MB1月前
    ZIP基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：微网聚合商与用户博弈策略探讨，实现双赢目标 ,基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：电制热设备与博弈模型仿真分析,主题：基于主从博弈的共享791.57KB1月前
    ZIP基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现：高效算法C代码移植于DSP芯片，SVPWM调制与S-Function仿真模型,基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现2.49MB1月前
    ZIP基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进434.76KB1月前
    ZIPBoXueGu项目所有资源.zip959.34KB1月前
    ZIPEKF源码_soc卡尔曼_SOC_BMSSOC_EKFSOC_bms697.84KB1月前