基于粒子群算法的风光互补发电系统配置优化设计  被引量:24

Optimal design of wind and solar hybrid power system based on particle swarm optimization

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作  者:徐璋[1] 李莎 胡小坚 冯彦皓 陈明[3] 符叶晔 XU Zhang;LI Sha;HU Xiaojian;FENG Yanhao;CHEN Ming;FU Yeye(College of Mechanical Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014,China;Chinese Power Construction Group of East China Survey Design and Research Institute Co.,Ltd.,Hangzhou 310014,China;College of Political and Public Management,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China)

机构地区:[1]浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310014 [2]中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江杭州310014 [3]浙江工业大学政治与公共管理学院,浙江杭州310023

出  处:《浙江工业大学学报》2018年第6期650-655,共6页Journal of Zhejiang University of Technology

基  金:浙江省公益技术应用研究计划项目(2014C31034)

摘  要:粒子群算法(Particle swarm optimization,简称PSO)模型简洁,具有优异的探索效率、良好的收敛性及精度,与其他优化算法相比具有令人瞩目的优异性。通过将粒子群算法应用于由太阳光、风力发电等构成的可再生能源混合发电系统的最优化配置研究中,并通过实际的应用完成在以系统综合成本最小的约束条件下,对系统各构成模块的规格进行优化分析。通过对某工业园区进行风光互补发电系统优化,即分别对风光互补发电系统、单一风力发电系统、单一光伏阵列发电系统这3种优化方案进行经济性分析和技术性分析,进行优化设计。结果表明:基于粒子群算法的风光互补发电系统优化设计在兼顾满足负载要求的情况下,达到较好的经济性,适宜推广此种可再生能源发电方式。Particle swarm optimization,which is simple,has excellent exploration efficiency,good convergence and accuracy,there are more remarkable advantages with it when compared with other optimization algorithms.By applying the model to the optimization of the hybrid power generation system composed of sunlight and wind power,optimizing analysis specifications of the various modules of the system under the constraint condition of the system integration cost through the practical application.By the economic and technical analysis of three kinds of plans,the power generation system is optimized.The results show that the wind and solar hybrid system based on particle swarm optimization can achieve better economic performance,and it is suitable for the promotion of renewable energy power generation.

关 键 词:粒子群算法 风光互补优化 发电量 负载满足率 

分 类 号:TM61[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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