先进的微电网优化使用价格弹性需求响应和贪的老鼠群群优化,以实现经济和环境效率

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 能源系统 能源系统
• 优化算法 优化算法

背景情况:

• 微电网需要高效的能源管理,以整合不同的能源资源.
• 基于价格的需求响应计划 (DRP) 提供了一种影响消费者行为和管理负载的机制.
• 优化算法对于有效地安排分布式能源资源 (DER) 是至关重要的.

研究的目的:

• 为微电网提出一个全面的能源管理框架.
• 通过整合DRP和DER来最大限度地降低发电成本和环境影响.
• 评估贪鼠群优化器 (GRSO) 在微电网优化方面的性能.

主要方法:

• 开发了四种需求响应模型:指数式,夸张式,对数式和临界峰值定价 (CPP).
• 集成一个灵活的弹性矩阵来模拟消费者对价格信号的反应.
• 贪的老鼠群集优化器 (GRSO) 的应用用于调度DER (太阳能,风能,化石燃料).
• 评估四个操作场景,包括电网参与和不同的定价策略 (RTP,TOU,CPP).

主要成果:

• 在关键峰值定价 (CPP) 下,GRSO实现了746¥的最低发电成本,减少了15.4%.
• 逻辑需求响应模型将成本降低到817¥,限度参与电网.
• 观察到显著的峰值负载减少,负载因子的改善高达87.7%.
• 限制电网上游电力容量增加了7%的发电成本.

结论:

• 提出的基于GRSO的框架有效地将微电网运营成本和环境影响降至最低.
• 动态需求响应策略和电网参与对于具有成本效益和可持续的微电网管理至关重要.
• GRSO算法在速度和融合方面表现出卓越的性能,用于实时微电网优化.