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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

2016-08-24 15:18来源:电网技术杂志关键词:微电网微电网调度模糊模型识别收藏点赞

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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 : 微电网, 多目标优化, 模糊聚类, 模糊模型识别

赵劲帅,邱晓燕,马菁曼,陈科彬

(智能电网四川省重点实验室(四川大学),四川省 成都市 610065) 

原标题:基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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