针对多区域的动态排放/经济调度的多目标进化方法,考虑储能和可再生能源单位
Hassan Yaghubi Shahri1, Seyed Ali Hosseini1, Javad Pourhossein1
1Department of Electrical Engineering, Gonabad Branch, Islamic Azad University, Gonabad, Iran.
本研究介绍了一种混合粒子群优化 (PSO) -鱼优化算法 (WOA),以解决多区域动态经济/排放调度问题,考虑可再生能源和储存系统. 新方法有效地降低了运营成本和排放,同时尊重系统约束.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 优化算法 优化算法
- 智能电网技术 智能电网技术
背景情况:
- 智能电网中的多区域经济/排放调度 (MAEED) 问题旨在降低热能单元的运营成本和排放.
- 整合可再生能源 (RE) 和储能 (ES) 系统对于环境可持续性和减排至关重要.
- 传统的经济调度 (ED) 方法在多目标优化,非线性约束方面扎,缺乏速度和准确性.
研究的目的:
- 解决多目标的多区域动态经济/排放调度 (MADEED) 问题,包括诸如禁运区 (POZ),点效应 (VPE) 和传输损失等复杂的约束.
- 将运营成本和排放目标同时降至最低.
- 评估一种新的混合优化方法的有效性.
主要方法:
- 建议采用混合粒子优化 (PSO) 和鱼优化算法 (WOA),以利用这两种算法的优势.
- 混合PSO-WOA方法应用于解决多目标MADEED问题,结合诸如RE单位,ES系统,POZ,VPE,传输损失,坡道限制和连线容量等约束因素.
- 拟议的方法在两个场景中在10个发电机网络上进行测试,并与原始PSO和WOA技术进行比较.
主要成果:
- 与单个PSO和WOA相比,混合PSO-WOA方法在解决MADEED问题方面表现出更高的效率和性能.
- 模拟证实,集成系统约束导致系统的合法运行和可靠的输出.
- 与其他方法相比,拟议的方法实现了总成本函数值的约3%的降低.
结论:
- 混合PSO-WOA算法是解决智能电网中复杂的多目标MADEED问题的有效工具.
- 通过提出的方法,成功地管理了RE和ES系统的集成,以及处理各种操作约束.
- 该研究验证了混合优化技术对智能电网运营的增强性能和节省成本的好处.
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