作者：邱明晋; 陈璟华; 唐俊杰电力系统最优潮流多场景风电场组合混沌自适应粒子群算法
摘要：针对多场景下含风电场的电力系统多目标最优潮流问题,阐述了风电机组输出功率典型场景,构建了以煤耗成本最小和碳排放最小为目标的含风电场多目标最优潮流模型,采用模糊熵权法对多目标优化问题进行求解。提出一种组合混沌自适应粒子群优化算法(Combined Chaotic Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm,CCAPSOA),根据最优粒子的引导能力动态改变其寿命,在其引导能力不足时,采用一种多项式变异策略,引入竞争个体与最优粒子竞争,使算法全局寻优能力得到加强。仿真结果表明,该模型与算法在兼顾系统运行经济性的同时,减少了CO2的排放,提高算法的收敛速度和精度。
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