基于遗传算法的微网优化运行

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随着可再生能源的应用和分布式发电的快速发展,为了减小电力系统的负担,微网系统逐渐推广运行。考虑到电力系统的经济运行和减少投资浪费,微网系统的优化运行逐渐得到了电力规划和运行部门的重视。但是如何达到经济环保运行,给微网系统的优化调度提出了新的要求。目前结合微网系统的自身特点进行优化调度这方面的研究很少见到。近年来人工智能优化算法的开发应用,为解决电力系统运行相关的优化提供了新的思路。本文在基于传统的电力系统优化运行的基础上,与微电网系统自身的技术特点相结合,对智能优化中的新技术进行应用,为解决微电网系统的经济运行模型,提出了具体的解决方案。  本文详细分析了国内外针对微网运行的研究现状,对微网的总体拓扑结构和运行方式进行了详细的描述。引进了微网经济运行的优化策略,介绍了数学模型的建立方法和研究情况,并详细探讨了遗传算法的内容,结合微网系统自身的特点,将微网系统的优化运行抽象成为一个经济运行的模型,从而将经济运行的模型理念应用于微网系统的求解中,同时利用算例验证了此种应用的有效性。另外,详细分析了微网系统优化运行时候会遇到的实际问题,约束条件的设定是近似微网系统的实际情况进行设定的,最后凭借遗传算法良好的收敛特性,对算例的计算达到了较好的收敛结果。
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