混合CSAJAYA算法优化风速在动态经济调度中的应用

本文主要探讨了在动态经济调度(Dynamic Economic Dispatch, DED)背景下，如何利用混合CSAJAYA算法来优化风能资源的利用效率，特别是在面临风速变化的情况下。作者首先介绍了发电厂负荷需求的复杂性，即由多个类似实体共同承担，每个机组有自身的成本函数，经济负荷调度的目标是通过合理分配发电量来降低成本。 在文中，作者对比了线性、二次和三次风廓线公式，这些在计算风功率时起着关键作用。他们旨在找到能够提供最大穿透功率的风廓线，这有助于最大化风能利用率。风廓线与动态试验系统相结合，形成一个动态调度模型，考虑了风力发电的实时性和波动性。 混合CSAJAYA算法是一种创新的优化工具，它结合了乌鸦搜索算法(Crow Search Algorithm, CSA)和JAYA（一种基于位置的遗传算法）的优势。这种混合策略引入了斜坡速率限制和阀点效应，增强了算法的实用性和对非线性函数求解的适应性。通过这种方法，研究者能够处理复杂的调度问题，尤其是在风力发电这类高度动态的能源领域。 研究结果显示，采用混合CSAJAYA算法，相较于传统的经济调度方法，能够在保持风能穿透最大化的前提下，实现燃料成本降低2.92%，并且表现出在解决大规模非线性问题时，能更快地找到高质量解决方案，且不受问题规模影响，这表明该算法在效率和性能上具有显著优势。 本文通过对混合CSAJAYA算法在动态经济调度中的应用，展示了如何利用智能系统与优化技术提升风能发电的经济效益和运行效率，对于推动可再生能源在电力系统的广泛应用具有重要的理论和实践价值。