基于自适应粒子群算法的直流微网能量优化管理

王耀雷, 周步祥

王耀雷, 周步祥. 基于自适应粒子群算法的直流微网能量优化管理[J]. 现代电力, 2017, 34(1): 37-43.
引用本文: 王耀雷, 周步祥. 基于自适应粒子群算法的直流微网能量优化管理[J]. 现代电力, 2017, 34(1): 37-43.
WANG Yaolei, ZHOU Buxiang. Energy Management of DC Microgrid Based on Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Modern Electric Power, 2017, 34(1): 37-43.
Citation: WANG Yaolei, ZHOU Buxiang. Energy Management of DC Microgrid Based on Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Modern Electric Power, 2017, 34(1): 37-43.

基于自适应粒子群算法的直流微网能量优化管理

详细信息
    作者简介:

    王耀雷(1989-),男,硕士研究生,主要从事调度自动化及计算机信息处理、 微网调度及控制研究,E-mail:840707589@qq.com;周步祥(1965-),男,博士,教授,研究方向为电力系统电网规划、调度自动化及计算机信息处理,E-mail:hiway_scu@126.com。   

  • 中图分类号: TM7

Energy Management of DC Microgrid Based on Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

  • 摘要: 针对含储能原件的风电直流微网,提出考虑储能系统运行综合成本的能量管理优化模型。该模型将储能系统成本进行综合考量,实现系统的经济运行,通过约束条件的制定,保证系统运行安全性。采用自适应粒子群算法对能量优化管理模型进行求解,并基于MATLAB建立仿真模型,进行仿真验证。结果表明所提能量优化管理模型可有效降低混合储能系统综合成本,并可基于预测信息实现最佳运行参考节点的求取,实现直流微网系统经济、高效、稳定的运行目标。
    Abstract: According to the wind DC microgrid system with energy storage element, an energy management optimization model is proposed by considering the composite operation cost of energy storage system. This model can comprehensively consider the cost of the energy storage system, achieve the economic operation, and ensure the operation security of the system through the setting of constraint conditions. Then adaptive particle swarm optimization of energy management is used to solve the model, and it is verified through MATLAB simulation model. The results show that the proposed energy optimization management model can effectively reduce the composite cost of hybrid energy storage system, and obtain the optimal operation reference node based on forecast information to meet the requirements of economic, efficient and stable operation of DC microgrid system.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-03-13
  • 修回日期:  2017-01-08
  • 发布日期:  2017-02-08

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