基于PSO算法的微网容量优化配置研究

资 源 简 介

基于PSO算法的微网容量优化配置研究

详 情 说 明

微网容量优化配置是分布式能源系统中的关键问题，其核心在于合理配置各种发电单元的容量比例。PSO（粒子群优化）算法因其出色的全局搜索能力，在此类非线性优化问题中展现出独特优势。

研究背景与挑战： 微网系统需要同时考虑光伏、风电、储能等多元组件的容量配比，传统枚举法难以应对高维非线性约束。PSO算法通过模拟鸟群觅食行为，用粒子位置表示候选解，能有效处理多目标优化问题。

算法实现要点： 粒子编码设计：每个粒子位置向量对应不同发电单元的容量配置方案 适应度函数构建：需集成经济性指标（投资成本、运行维护费用）和可靠性指标（供电缺电率） 约束处理：通过罚函数法处理功率平衡、设备容量限制等约束条件

技术优势分析： 相比遗传算法等传统优化方法，PSO在微网优化中具有三大特性： 参数调节简单（仅惯性权重和学习因子） 收敛速度较快 易于与MATLAB/Simulink平台集成进行联合仿真

典型应用场景： 该算法特别适合解决含间歇性可再生能源的微网设计问题，可自动生成Pareto前沿解集，为决策者提供成本与可靠性的多方案选择。通过MATLAB实现的程序通常包含粒子初始化模块、约束校验模块和动态权重调整模块。