基于ADMM算法的微电网多目标优化调度

论文摘要

对含有光伏、风机、柴油发电机以及微燃气轮机组成的微电网系统进行研究,建立了基于经济和环境双重目标的微电网优化模型,并使用遗传优化神经网络的方法来预测不可控电源的出力以及负荷的需求,将预测的数据代入模型,并使用交替方向乘子法（ADMM）进行求解。将此优化结果与多目标粒子群算法（MOPSO）以及多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）优化结果进行对比,结果表明,ADMM算法具有更高的收敛精度与收敛速度,所得的解决方案更好,验证了所提模型与算法的合理性。

论文目录

• 0 引言
• 1 微电网经济优化模型
•   1.1 目标函数
•     1.1.1 微电网系统的运行成本最低
•     1.1.2 环境保护成本最低
•   1.2 约束条件
• 2 ADMM算法在微电网优化时的应用
• 3 基于GABP神经网络的风光荷功率预测
• 4 算例分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邝凯旋,张赟宁

关键词: 微电网,多目标优化,神经网络,算法

来源: 电力科学与工程 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 三峡大学电气与新能源学院

分类号: TM73

页码: 54-59

总页数: 6

文件大小: 239K

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