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基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理
基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理
作者:
李佳蓉
杨璐瑜
陈爽
黄柯
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
微电网
能量优化管理
K均值聚类
最小二乘支持向量机
改进人工鱼群算法
摘要:
为了解决并网运行的光伏功率对微电网的随机波动性,并实现微电网内部电源能量优化管理的问题,本文提出了一种基于K均值聚类-最小二乘支持向量机-改进人工鱼群算法的组合算法策略.首先通过K均值聚类筛选出具有相似天气类型的样本日,再利用最小二乘支持向量机训练样本日并预测光伏电源输出功率,接着将光伏发电的预测值与微汽轮机、燃料电池的发电出力、以及储能系统的充放电功率一起作为微电网能量管理的输入,并在光伏电源最大功率点跟踪限额、储能单元的充放电限制、光伏实时电价等约束条件下,建立了以微电网总发电成本最小为目标函数的模型.最后采用改进人工鱼群算法对微电网中各供电单元的功率进行经济分配.通过算例验证表明,所提出的微电网能量优化管理模型计算出的全网经济运行最低总成本为613.224元,对实际生产有较高的指导意义.
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文献信息
篇名
基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理
来源期刊
电力大数据
学科
工学
关键词
微电网
能量优化管理
K均值聚类
最小二乘支持向量机
改进人工鱼群算法
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
大数据专题
研究方向
页码范围
26-34
页数
9页
分类号
TM72
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语种
中文
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期刊影响力
电力大数据
主办单位:
贵州电网有限责任公司电力科学研究院
贵州省电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
2096-4633
CN:
52-1170/TK
开本:
16开
出版地:
贵州省贵阳市解放路251号
邮发代号:
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
4266
总下载数(次)
8
总被引数(次)
4915
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