人工鱼群算法在多目标分布式光伏规划中的应用
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更新于2024-08-11
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“基于人工鱼群算法的多目标分布式光伏电源规划”
本文主要探讨了利用人工鱼群算法(AFSA)进行多目标分布式光伏电源规划的问题。分布式光伏电源(Distributed Generation, DG)在智能电网中的稳定和安全运行中起着至关重要的作用。为了合理确定分布式光伏电源的安装位置和规模,文章提出了一种改进的人工鱼群算法来克服现有规划算法的不足,如搜索效率低、易陷入局部最优等。
人工鱼群算法是一种仿生优化算法,灵感来源于鱼群在自然环境中的觅食行为。在多目标规划问题中,通常存在多个相互冲突的目标,如最小化成本、最大化发电量和减小对电网的影响等。传统的单目标优化算法可能无法同时优化所有目标,而AFSA则能够通过模拟鱼群的搜索行为,寻找多目标之间的平衡点,实现全局优化。
在分布式光伏电源的规划中,AFSA首先定义了鱼的位置和速度,代表了不同的解决方案。鱼群在搜索空间中通过探测、跟随和随机碰撞策略进行移动,以寻找最佳的解决方案。在多目标环境下,这些目标被转化为一个效用函数,通过加权求和或pareto最优解的方式进行处理,使得算法能够同时考虑多个目标。
文章中,作者唐雪晨等人通过实例分析展示了AFSA在解决分布式光伏电源规划问题上的有效性。他们对比了AFSA与其他优化算法(如遗传算法、粒子群优化算法等)的结果,证明了AFSA在收敛速度和解的质量上具有优势。此外,还讨论了AFSA在处理非线性、非凸和约束条件复杂的问题时的适应性和鲁棒性。
在实际应用中,分布式光伏电源的规划需要考虑诸多因素,包括地理位置、日照条件、电网接入条件、设备成本以及政策法规等。AFSA能够综合这些因素,为决策者提供最优的光伏电站布局和规模建议,从而提高电网的经济效益和环保性能。
该研究为多目标分布式光伏电源规划提供了一个新的优化工具,有助于推动清洁能源的高效利用和智能电网的发展。未来的研究可以进一步优化AFSA的参数设置,探索与其他优化算法的结合,以及在更大规模的电网系统中的应用。
2021-08-08 上传
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