改进CPSO算法在电热综合能源系统经济调度中的应用

"基于改进CPSO算法的区域电热综合能源系统经济调度" 本文主要探讨的是如何优化区域电热综合能源系统的经济调度，以解决我国北方地区“以热定电”模式导致的大规模弃风问题和调度经济性不足的挑战。在这样的背景下，研究建立了一个日前经济调度模型，旨在降低调度成本、提高能源利用率并减少环境污染。 首先，模型构建了电储能、热储能和电动汽车的经济性模型。这些模型考虑了各种能源转换和存储设备的成本效益，例如风电的折算成本，这有助于更准确地评估风能的经济价值。通过改进风电折算成本的计算方式，可以更好地反映出风能在综合能源系统中的实际作用。 其次，调度成本模型中综合考虑了多个因素，包括弃风成本、电动汽车调度成本、电储能和热储能的损耗成本，以及因能源消耗产生的环境污染成本。这样的全面考虑使得调度策略更加综合，能够平衡经济效益和环保需求。 为了找到最优调度策略，文章提出了一种基于粒子维度熵的改进混沌粒子群优化算法（CPSO），并结合贪心变异策略。信息熵被用来衡量粒子的丰富度，以此提高粒子群的多样性，防止早熟收敛。同时，贪心变异策略可以促进算法在搜索空间中的探索，以达到更好的全局优化效果。 算例结果显示，提出的算法在保持良好收敛性的同时，能够有效地分析各个设备在经济调度和弃风消纳中的作用。这验证了模型和算法的有效性和实用性。通过这种方式，该研究为区域综合能源系统的高效、经济运行提供了理论支持和技术手段，有助于推动能源互联网的发展，促进多种能源的协同利用。 本文的核心贡献在于：1) 构建了一个考虑多种能源形式和成本因素的经济调度模型；2) 提出了一种融合信息熵和贪心变异策略的优化算法，提升了调度算法的性能；3) 通过实例证明了模型和算法的实际应用价值，特别是在处理弃风和提高系统灵活性方面。这些研究成果对于改善我国北方地区的能源结构，优化电力系统运行，以及推动清洁能源的广泛应用具有重要意义。