下载资源存储资源详情
算术优化算法新算法新算法混
大小:1.81MB
价格:30积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:ByXDJYeND
更新日期:2025-09-22

算术优化算法(AOA-2021)在微电网混合储能容量配置中的创新应用:经济性、可靠性及负荷失电率的三重改进对比,算术优化算法(AOA-2021)微电网混合储能容量配置改进研究:经济性、可靠性与负荷失电

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
119.56KB
2.jpg
102.8KB
3.jpg
156.06KB
4.jpg
94.27KB
关于微电网混合储能容量配置优化的研究.docx
50.62KB
新算法引领混合储能配置优化算术优化算法与混合.docx
49.35KB
标题算术优化算法在微电网混合储能容量配置中的应用.docx
26.06KB
算术优化算法在微电网混合储能.html
660.07KB
算术优化算法在微电网混合储能容量配置优化.docx
49.35KB
算术优化算法新算法.html
660.64KB
算术优化算法新算法微电网混合储.docx
48.93KB
算术优化算法新算法新算法混合储能.docx
15.01KB
算术优化算法新算法混合储能容量配置分析随着新能源.html
660.24KB
算术优化算法新算法的新算法混合储能.docx
48.69KB

资源内容介绍

算术优化算法(AOA-2021)在微电网混合储能容量配置中的创新应用:经济性、可靠性及负荷失电率的三重改进对比,算术优化算法(AOA-2021)微电网混合储能容量配置改进研究:经济性、可靠性与负荷失电率对比,粒子群求解探索,算术优化算法(AOA-2021新算法)新算法混合储能容量配置(完全复现lunwen)关于微电网混合储能容量配置优化。光伏、风电三种改进方式进行对比目标经济性、可靠性负荷失电率,改进粒子群求解。适合复现lunwen。参考(基于改进粒子群算法的混合储能系统容量配置),算术优化算法(AOA)、新算法混合储能、微电网、对比改进方式、经济性、可靠性、负荷失电率、改进粒子群求解。,基于改进粒子群算法的算术优化混合储能容量配置研究(2021新算法对比)
<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/90427623/2/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/90427623/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关于微电网混合储能容量配置优化的研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着<span class="_ _0"></span>可再<span class="_ _0"></span>生能<span class="_ _0"></span>源的<span class="_ _0"></span>快速<span class="_ _0"></span>发展<span class="_ _0"></span>,微<span class="_ _0"></span>电网<span class="_ _0"></span>作为<span class="_ _0"></span>分布<span class="_ _0"></span>式能<span class="_ _0"></span>源的<span class="_ _0"></span>重要<span class="_ _0"></span>形式<span class="_ _0"></span>,越<span class="_ _0"></span>来越<span class="_ _0"></span>受到<span class="_ _0"></span>人们<span class="_ _0"></span>的关<span class="_ _0"></span>注。</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然而,<span class="_ _1"></span>光伏和风电等可再生能源的间歇性和波动性给微电网的稳定运行带来了挑战。<span class="_ _1"></span>为了解</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">决<span class="_ _0"></span>这<span class="_ _2"></span>一<span class="_ _0"></span>问<span class="_ _2"></span>题<span class="_ _0"></span>,<span class="_ _2"></span>混<span class="_ _0"></span>合<span class="_ _2"></span>储<span class="_ _0"></span>能<span class="_ _2"></span>系<span class="_ _0"></span>统<span class="_ _2"></span>被<span class="_ _0"></span>广<span class="_ _2"></span>泛<span class="_ _0"></span>应<span class="_ _2"></span>用<span class="_ _0"></span>于<span class="_ _2"></span>微<span class="_ _0"></span>电<span class="_ _2"></span>网<span class="_ _0"></span>中<span class="_ _2"></span>。<span class="_ _0"></span>本<span class="_ _2"></span>文<span class="_ _0"></span>将<span class="_ _2"></span>介<span class="_ _0"></span>绍<span class="_ _2"></span>一<span class="_ _0"></span>种<span class="_ _2"></span>新<span class="_ _0"></span>的<span class="_ _2"></span>算<span class="_ _0"></span>术<span class="_ _2"></span>优<span class="_ _0"></span>化<span class="_ _2"></span>算<span class="_ _0"></span>法</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(<span class="ff2">AOA-2021<span class="_"> </span></span>新<span class="_ _0"></span>算<span class="_ _0"></span>法)<span class="_ _0"></span>在<span class="_ _0"></span>微电<span class="_ _0"></span>网<span class="_ _0"></span>混合<span class="_ _0"></span>储<span class="_ _0"></span>能容<span class="_ _0"></span>量<span class="_ _0"></span>配置<span class="_ _0"></span>中<span class="_ _0"></span>的应<span class="_ _0"></span>用<span class="_ _0"></span>,并<span class="_ _0"></span>对<span class="_ _0"></span>三种<span class="_ _0"></span>改<span class="_ _0"></span>进方<span class="_ _0"></span>式<span class="_ _0"></span>进行<span class="_ _0"></span>对<span class="_ _0"></span>比<span class="_ _0"></span>,</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以实现经济性和可靠性的目标。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、算术优化算法(<span class="ff2">AOA-2021<span class="_ _3"> </span></span>新算法)</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">AOA-2021<span class="_ _4"> </span><span class="ff1">新算法是一种针对混合储能容量配置的优化算法。<span class="_ _5"></span>该算法通过分析微电网中光伏、</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">风电等可再生能源的出力特性,<span class="_ _1"></span>以及负荷的失电率等因素,<span class="_ _1"></span>对混合储能系统的容量进行优化</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">配置。<span class="_ _6"></span>该算法采用改进的粒子群求解方法,<span class="_ _6"></span>能够快速找到最优解,<span class="_ _6"></span>提高微电网的经济性和可</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">靠性。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、混合储能容量配置</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在微电网中,<span class="_ _1"></span>混合储能系统通常由电池储能和超级电容等不同类型的储能设备组成。<span class="_ _1"></span>混合储</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能系<span class="_ _0"></span>统的容<span class="_ _0"></span>量配<span class="_ _0"></span>置对<span class="_ _0"></span>于微电<span class="_ _0"></span>网的<span class="_ _0"></span>稳定<span class="_ _0"></span>运行至<span class="_ _0"></span>关重<span class="_ _0"></span>要。<span class="_ _0"></span>本文<span class="_ _0"></span>将介绍<span class="_ _0"></span>基于<span class="_ _7"> </span><span class="ff2">AOA-2021<span class="_"> </span></span>新算法<span class="_ _0"></span>的</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">混合储能容量配置方法,并将其与传统的配置方法进行对比。</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、三种改进方式的对比</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">基于传统配<span class="_ _0"></span>置方法的<span class="_ _0"></span>混合储<span class="_ _0"></span>能容量配<span class="_ _0"></span>置:该<span class="_ _0"></span>方法主要<span class="_ _0"></span>依据经<span class="_ _0"></span>验或试验<span class="_ _0"></span>数据来<span class="_ _0"></span>确定混合<span class="_ _0"></span>储</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能系统的容量配置。虽然该方法简单易行,但往往难以达到最优的经济性和可靠性。</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">基于改进粒<span class="_ _0"></span>子群算法<span class="_ _0"></span>的混合<span class="_ _0"></span>储能容量<span class="_ _0"></span>配置:<span class="_ _0"></span>该方法采<span class="_ _0"></span>用改进<span class="_ _0"></span>的粒子群<span class="_ _0"></span>求解方<span class="_ _0"></span>法,通过<span class="_ _0"></span>模</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">拟粒子的运动轨迹来寻找最优解。<span class="_ _1"></span>该方法能够在一定程度上提高经济性和可靠性,<span class="_ _1"></span>但可能存</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在求解速度慢等问题。</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3. <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">基于<span class="_ _3"> </span></span>AOA-2021<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">新算法的混合<span class="_ _0"></span>储能容量配置<span class="_ _0"></span>:该方法通<span class="_ _0"></span>过分析微电网<span class="_ _0"></span>中光伏、风电<span class="_ _0"></span>等可</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">再生能源的出力特性以及负荷的失电率等因素,<span class="_ _1"></span>采用改进的粒子群求解方法进行优化。<span class="_ _1"></span>该方</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法能够在较短时间内找到最优解,并实现更好的经济性和可靠性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、目标指标分析</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在混合储能容量配置过程中,<span class="_ _8"></span>需要考虑多个目标指标,<span class="_ _8"></span>如经济性、<span class="_ _8"></span>可靠性以及负荷失电率等。</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文将通过对比三种改进方式的优化结果,<span class="_ _1"></span>分析各目标指标的优劣,<span class="_ _1"></span>并确定最佳的混合储能</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">容量配置方案。</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、结论</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

双碳背景下综合能源系统低碳优化调度研究:基于Matlab、Yalmip和Cplex的技术实践与优化注解引导学习(40\~90字),双碳目标下基于Matlab与工具的碳市场分时能源系统低碳优化调度(结合

双碳背景下综合能源系统低碳优化调度研究:基于Matlab、Yalmip和Cplex的技术实践与优化注解引导学习(40\~90字),双碳目标下基于Matlab与工具的碳市场分时能源系统低碳优化调度(结合新能源消纳、热电联产等),双碳+24小时分时综合能源系统低碳优化调度(用Matlab+Yalmip+Cplex)包含新能源消纳、热电联产、电锅炉、储能电池、天然气、碳捕集CCS、计及碳交易市场等综合元素,实现系统总运行成本最小 包括购电成本、购气成本、碳交易成本、运维成本。保证每个函数每块程序均有标注,可 适合基础入门,必学会 ,双碳目标;分时综合能源系统;低碳优化调度;Matlab;Yalmip;Cplex;新能源消纳;热电联产;电锅炉;储能电池;天然气;碳捕集CCS;碳交易市场;系统总运行成本;购电成本;购气成本;碳交易成本;运维成本;程序标注。,基于双碳目标的24小时分时综合能源系统低碳优化调度——Matlab+Yalmip+Cplex实现

2.63MB27积分

基于滑模位置观测器的无速度传感器永磁同步电机转速控制Simulink仿真研究,基于无速度传感器算法和滑模位置观测器的永磁同步电机转速控制Simulink仿真研究,基于无速度传感器的永磁同步电机转速控制

基于滑模位置观测器的无速度传感器永磁同步电机转速控制Simulink仿真研究,基于无速度传感器算法和滑模位置观测器的永磁同步电机转速控制Simulink仿真研究,基于无速度传感器的永磁同步电机转速控制使用滑模位置观测器设计simulink仿真 无位置传感器算法可指定或者更 ,关键词: 永磁同步电机; 转速控制; 无速度传感器; 滑模位置观测器设计; Simulink仿真; 无位置传感器算法。,基于滑模观测器的无速度传感器永磁同步电机转速控制技术研究:可自定义算法并替换的Simulink仿真应用

1.46MB46积分

IPMSM弱磁控制策略:MTPA与超前角弱磁的仿真研究与应用,IPMSM弱磁控制策略:超前角控制提升电机转速的研究文献,该模型为IPMSM的弱磁控制,在额定转速下采用MTPA控制,额定转速以上采用超前

IPMSM弱磁控制策略:MTPA与超前角弱磁的仿真研究与应用,IPMSM弱磁控制策略:超前角控制提升电机转速的研究文献,该模型为IPMSM的弱磁控制,在额定转速下采用MTPA控制,额定转速以上采用超前角弱磁控制方法,仿真结果表明弱磁控制能够提高电机的转速。附带文献,IPMSM弱磁控制; 弱磁控制策略; 额定转速; MTPA控制; 超前角弱磁控制方法; 仿真结果,IPMSM弱磁控制策略研究

1.74MB10积分

基于DT决策树的多维自变量输入单维因变量拟合预测模型(MATLAB语言实现),基于DT决策树建立多维自变量单维因变量预测模型的MATLAB实现注释程序,基于DT决策树建立多维自变量输入单维因变量输出的

基于DT决策树的多维自变量输入单维因变量拟合预测模型(MATLAB语言实现),基于DT决策树建立多维自变量单维因变量预测模型的MATLAB实现注释程序,基于DT决策树建立多维自变量输入单维因变量输出的拟合预测模型。程序内有注释,直接替数据就可以使用。程序是MATLAB语言,基于DT决策树; 多维自变量输入; 单维因变量输出; 拟合预测模型; MATLAB程序有注释。,基于DT决策树的多维自变量与单维因变量预测模型:MATLAB程序注释版

3.44MB10积分