基于神经网络的智能微电网多目标优化算法

资 源 简 介

基于神经网络的智能微电网多目标优化算法

详 情 说 明

智能微电网作为分布式能源系统的核心单元，其优化运行需要同时考虑经济性、环保性和供电可靠性等多重目标。近年来，基于神经网络与智能算法的混合优化策略展现出显著优势。

核心思路采用两阶段优化框架：首先通过神经网络建立微电网的精确预测模型，包括负荷需求、可再生能源出力等关键参数的短期预测；随后将预测结果输入改进的粒子群算法（PSO）进行多目标寻优。PSO算法通过引入动态惯性权重和非支配排序机制，能够有效处理经济成本最低与碳排放最小这两个相互冲突的目标函数。

技术亮点在于神经网络的预测精度直接影响了优化效果，因此采用LSTM网络处理时间序列数据，其记忆门机制可准确捕捉风光发电的波动规律。而PSO算法中的粒子位置更新公式加入了Pareto最优解筛选机制，使算法在迭代过程中自动收敛到最优解分布前沿。

该方法的实际价值体现在：相比传统单目标优化，用户可根据实时需求调整不同目标的权重；相比于普通PSO，收敛速度提升约40%，尤其适合分钟级调度的微电网场景。未来可扩展方向包括结合强化学习实现自适应权重调整，以及考虑需求侧响应的双向优化模型。