基于改进粒子群算法的综合能源系统日前调度优化

"该资源是一篇由马立荣撰写的硕士学位论文，研究主题是‘基于改进粒子群算法的综合能源系统日前调度优化及电价策略’，于2021年6月完成，导师为王春波教授，申请的学位是工学硕士，专业领域为动力工程及工程热物理，隶属于华北电力大学能源动力与机械工程学院。论文主要探讨了如何利用改进的粒子群优化算法来优化综合能源系统的日调度，并研究了相应的电价策略。" 在能源领域，综合能源系统的优化调度是一个复杂而重要的问题，它涉及到多种能源类型的协调使用，如电力、热力、天然气等，以实现高效、经济和环保的能源供应。粒子群优化算法（PSO）是一种借鉴了鸟类群飞行行为的全局优化算法，能够搜索复杂的多模态优化问题的解空间。然而，原生的PSO算法可能在处理大规模、高维度的问题时存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点。 马立荣的论文中，他提出了一种改进的粒子群优化算法，可能是通过调整算法参数，引入适应度函数的动态调整，或者结合其他优化策略如混沌、遗传算法等，以提高算法的搜索效率和全局优化能力。这种改进的算法旨在更有效地解决综合能源系统的调度问题，包括考虑供需平衡、设备约束、运行成本以及环境影响等多个因素。 论文的另一个重点是电价策略的研究。在电力市场环境下，电价不仅影响消费者的用电行为，也对能源系统的运行有直接影响。马立荣可能探讨了基于需求响应、实时电价、双轨制电价等不同策略，分析它们如何与优化调度相结合，以促进能源系统的经济效益和社会效益。 这篇论文对理解如何运用优化算法来解决实际的能源调度问题具有重要的理论和实践价值，同时也为政策制定者和能源企业提供了关于电价策略制定的参考。通过改进的粒子群算法，论文旨在推动综合能源系统的调度更加智能、灵活和可持续，为未来的能源管理和规划提供科学依据。