群优化算法（PSO）的微电网经济调度研究

资 源 简 介

群优化算法（PSO）的微电网经济调度研究

详 情 说 明

微电网经济调度是电力系统优化运行的重要研究方向，其核心在于合理分配各种分布式能源的出力，实现运行成本最小化。粒子群优化算法(PSO)因其出色的全局搜索能力和简单易实现的特点，成为解决该问题的有效工具。

在微电网调度场景中，PSO算法的每个粒子代表一个可能的发电方案，通过迭代更新粒子的速度和位置来寻找最优解。算法主要考虑三类约束条件：功率平衡约束、机组出力约束以及爬坡率约束。其中功率平衡约束确保微电网的供需平衡，机组出力约束则保证各发电单元在安全范围内运行。

相比于传统优化方法，PSO算法具有明显优势：首先，它不依赖目标函数的梯度信息，能够处理非线性、非凸的优化问题；其次，群体智能的特性使其具有较强的全局搜索能力，能有效避免陷入局部最优；最后，算法参数少、收敛速度快，特别适合实时性要求较高的微电网调度场景。

实际应用中需要特别注意惯性权重的选择，采用动态调整策略可以平衡算法的全局探索和局部开发能力。同时，针对微电网中风光等可再生能源的随机性，可以考虑将PSO与其他智能算法结合，形成混合优化策略，进一步提升调度方案的经济性和可靠性。