資料介紹
在微電網(wǎng)調(diào)度過程中綜合考慮經(jīng)濟、環(huán)境、蓄電池的循環(huán)電量,建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。針對傳統(tǒng)多目標(biāo)粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)的不足,提出引入模糊聚類分析的多目標(biāo)粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,F(xiàn)CMOPSO),在迭代過程中引入模糊聚類分析來尋找每代的集群最優(yōu)解。與MOPSO相比,F(xiàn)CMOPSO增強了算法的穩(wěn)定性與全局搜索能力,同時使優(yōu)化結(jié)果中Pareto前沿分布更均勻。在求得Pareto最優(yōu)解集后,再根據(jù)各目標(biāo)的重要程度,用模糊模型識別從最優(yōu)解集中找出不同情況下的最優(yōu)方案。最后以一歐洲典型微電網(wǎng)為例,驗證算法的有效性和可行性。
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