基于CSEA的风光互补独立供电系统的多目标优化设计
在风光互补独立供电系统的设计中,如何配置风力发电机、太阳能电池板和蓄电池,在满足负荷需求的前提下,使负荷的供电可靠性较高,且系统成本最小,这是一个多目标优化设计问题。为了求解这一多目标优化问题,本文提出了一种混沌自适应进化算法(CSEA),新算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证了各代中一定数量的劣势个体能参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。算例表明,CSEA算法比传统单目标遗传算法的结果更加接近实际运行的Pareto优化前端,综合效果更优。另外,风光互补供电系统与纯光伏、纯风力发电方式比较发现,风光互补供电方式更为合理。可见,采用混沌自适应进化算法进行风光互补独立供电系统的优化设计,对于提高供电可靠性,降低成本具有非常重要的意义。
多目标进化算法 遗传算法 风光互补 供电系统
黄鹏洲 吴俊勇
北京交通大学电气学院 北京 100044
国内会议
长沙
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2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）