针对电动汽车无序充放电影响传统微电网稳定性及经济性问题,建立一种根据电动汽车随机负荷种类分时段调度模型,使用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的充放电功率。同时,对传统微电网优化收敛速度慢、精度低等问题,提出一种改进自适应遗传优化算法(SAGA)。最优保存策略结合自适应调整交叉变异概率,解决遗传算法多样性问题,从而改善收敛速度与精度。通过建模及仿真计算,证明该方法在含电动汽车的风光柴储微电网优化中,能较快收敛到最优解,提高了微电网稳定性和经济性,具有良好的工程实用性。
类型: 期刊论文
作者: 韩宇,马立新,唐继旭,徐文彬
关键词: 微电网优化,分布式能源,电动汽车,分类调度,蒙特卡洛模拟,自适应遗传算法
来源: 软件导刊 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,电力工业
单位: 上海理工大学机械工程学院
基金: 上海市张江国家自主创新重点项目(201310-PI-B2-008)
分类号: U491.8;TM73
页码: 151-154
总页数: 4
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/9a0622060e9590f3d2df0a95.html