基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法

QUE Lingyan,JIANG Zhengwei, YANG Liqiang, LU Min

Journal of Shenyang University of Technology（2023）

河海大学计算机与信息学院

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摘要

针对现有大多数方法难以兼顾系统经济性与新能源消纳的问题,提出一种基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法.该方法综合考虑源网荷储系统的特性,构建了以运行成本和弃风弃光量最小化为目标的模型.通过采用混沌优化算法来对遗传算法进行改进,进而设计一种基于双层嵌套结构及改进遗传算法相结合的高效方法用于目标函数的求解,以得到最佳的系统控制模式.基于IEEE33 节点系统对所提方法进行实验论证的结果表明,优化后系统的弃风弃光量和运行成本仅为0.872 MW及2.330 万元,说明了该方法可有效减少系统的运行成本,并提高新能源的消纳.

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关键词

source network load storage,cooperative control,improved genetic algorithm,double layer nested structure,chaos optimization algorithm,minimization of operating cost,minimization of abandoned wind and light,new energy consumption