算例系统验证了模型与算法的可行性 Distributed energy system DING

资 源 简 介

算例系统验证了模型与算法的可行性 Distributed energy system DING

详 情 说 明

分布式能源系统（DES）通过整合多种发电单元（如太阳能、风能、微型燃气轮机等）实现热电联供，显著提升能源利用效率。该研究聚焦于微网的经济调度问题，核心在于构建兼顾运行约束（如设备出力限制、能量平衡）与成本最优化的数学模型。

传统调度策略往往忽略多能源耦合特性，而该模型创新性地整合了电/热负荷需求、燃料成本及环境因素。求解采用改进遗传算法，通过自适应交叉变异算子增强全局搜索能力，避免早熟收敛。算例表明，该方法能在满足用户用能需求的同时，降低系统总成本约15%-20%，验证了模型在动态电价场景下的鲁棒性。

未来可扩展方向包括：1）考虑需求侧响应机制 2）融合深度学习预测可再生能源波动性 3）探索多微网协同调度策略。