基于粒子群算法的多能互补系统运行优化OA

为解决水力、风力、光能发电因间歇性和季节性波动导致的供电不稳定问题,提升多能互补系统的整体发电效率,开展了水风光互补发电系统优化运行研究。构建了年内互补和日内互补的量化评价指标体系,其中年内互补指标涵盖不同季节各能源发电量的匹配度,日内互补指标包括小时级发电功率的协调程度;以系统年发电量最大为目标函数,综合考虑水电站调节库容限制、风电和光电出力预测误差等约束条件,建立了水风光互补发电系统优化运行模型;最后采用改进粒子群算法对模型进行求解,通过引入自适应惯性权重和局部搜索策略,提高了算法的收敛速度和寻优精度。仿真结果显示,优化后的系统年发电量较传统独立运行模式有较大的提升,与现有基于遗传算法的优化方法相比,所提算法的收敛速度有了明显的提升。研究成果可为水风光互补系统的联合运行和优化调度提供科学的决策依据,增强了新能源消纳能力和系统运行的经济性。