基于自适应粒子群算法的园区能源互联网调度优化
文献类型:期刊论文
作者 | 刘意杨2,3,5![]() ![]() |
刊名 | 江苏海洋大学学报(自然科学版)
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出版日期 | 2020 |
卷号 | 29期号:4页码:47-53 |
关键词 | 园区能源互联网 调度优化 粒子群算法 自适应变异 |
ISSN号 | 2096-8248 |
其他题名 | Park Energy Internet Scheduling Optimization Based on Adaptive Particle Swarm Optimization |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 调度优化是能源互联网的核心问题之一。针对园区级能源互联网的能源调度优化问题,构建了燃气发电机、燃气锅炉、温水机、光伏发电、风力发电等设备的数据模型,建立了在电功率、热功率、燃气平衡约束条件下,面向天然气成本、设备维护成本、向主网购售电成本的目标函数,并利用粒子群算法对目标函数进行了优化。针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,提出了基于自适应变异机制的自适应粒子群算法,提升了算法的寻优能力。将提出的模型和算法应用到冬夏两季园区级能源互联网调度优化问题中,实验结果表明,所提出的算法能够更为有效地降低园区每日运行成本。 |
语种 | 中文 |
资助机构 | 国家重点研发计划项目(2018YFB1700200) ; 国家自然科学基金资助项目(U1908212,61773368) ; 兴辽英才项目(XLYC1907057) |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28391] ![]() |
专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
通讯作者 | 宋纯贺 |
作者单位 | 1.沈阳工业大学人工智能学院 2.中国科学院网络化控制系统重点实验室 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 4.杭州西奥电梯有限公司 5.中国科学院沈阳自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘意杨,李浩,于洪霞,等. 基于自适应粒子群算法的园区能源互联网调度优化[J]. 江苏海洋大学学报(自然科学版),2020,29(4):47-53. |
APA | 刘意杨,李浩,于洪霞,宋纯贺,冯铁英,&张雪健.(2020).基于自适应粒子群算法的园区能源互联网调度优化.江苏海洋大学学报(自然科学版),29(4),47-53. |
MLA | 刘意杨,et al."基于自适应粒子群算法的园区能源互联网调度优化".江苏海洋大学学报(自然科学版) 29.4(2020):47-53. |
入库方式: OAI收割
来源:沈阳自动化研究所
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