多目标PSO算法优化风光互补发电系统提升效率

本文主要探讨了基于多目标粒子群优化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOSO）算法的风光互补发电系统优化问题。风光互补发电系统是由风能和太阳能两种可再生能源结合的电力供应方式，其优势在于能够充分利用自然资源，提高供电可靠性和经济效益。然而，由于风能和光伏电力的波动性，如何合理配置这两种能源以达到最佳性能是一个关键挑战。 论文首先提出了“有效微粒”（Effective Particle）的概念，这是一种能够在优化过程中展现出较好适应性和解决方案质量的粒子。通过在粒子群（Reserve Pool）中筛选出这些“有效微粒”，作者采用了拥挤距离排序（Crowding Distance Sorting）的方法来确保全局最优解的质量。这种方法有助于避免粒子陷入局部最优，增强算法的全局搜索能力。 接着，根据“有效微粒”的数量，论文设计了一种微粒扰动策略。这种策略旨在调整粒子的位置和速度，使得粒子群体能够在搜索空间中更广泛地探索，进一步提升优化效果。这一步骤对于克服单目标优化可能面临的局部最优陷阱至关重要。 最后，研究者将所提出的多目标PSO算法应用于四个标准测试函数和实际的风光互补发电系统优化配置中，通过实验验证了该方法的有效性和实用性。结果显示，这种方法不仅能够实现风能和太阳能的高效协同工作，还显著提高了系统的供电稳定性，降低了运行成本，符合可持续发展的理念。 这项研究对风光互补发电系统的优化策略进行了深入探索，为实际应用提供了理论支持和技术指导，有助于推动可再生能源技术的发展和广泛应用。同时，它也展示了多目标优化算法在解决复杂能源系统优化问题中的潜力，对于未来智能电网和清洁能源的规划具有重要的参考价值。