电网技术

2016, v.40;No.393(08) 2316-2323

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基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法
Multi-Objective Optimization Method of Microgrid Based on Fuzzy Clustering Analysis and Model Recognition

赵劲帅;邱晓燕;马菁曼;陈科彬;

摘要(Abstract):

在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚类分析来寻找每代的集群最优解。与MOPSO相比,FCMOPSO增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优化结果中Pareto前沿分布更均匀。在求得Pareto最优解集后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为例,验证算法的有效性和可行性。

关键词(KeyWords): 微电网;多目标优化;模糊聚类;模糊模型识别

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 四川省科技支撑项目(2014JY0191)~~

作者(Author): 赵劲帅;邱晓燕;马菁曼;陈科彬;

Email:

DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.08.010

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