[1]郭昊文,陈思妍,罗浩,等.“海上田园”背景下的渔排多微电网经济运行优化策略[J].福建理工大学学报,2024,22(04):379-386.[doi:10.3969/j.issn.2097-3853.2024.04.011]
　GUO Haowen,CHEN Siyan,LUO Hao,et al.Optimization strategy of economic operation of fishery microgrids under the background of “marine pastoral fields”[J].Journal of Fujian University of Technology;,2024,22(04):379-386.[doi:10.3969/j.issn.2097-3853.2024.04.011]
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“海上田园”背景下的渔排多微电网经济运行优化策略()
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《福建理工大学学报》[ISSN:2097-3853/CN:35-1351/Z]

卷:
第22卷
期数:
2024年04期
页码:
379-386
栏目:
出版日期:
2024-08-25

文章信息/Info

Title:
Optimization strategy of economic operation of fishery microgrids under the background of “marine pastoral fields”
作者:
郭昊文; 陈思妍; 罗浩; 黄靖
福建理工大学电子电气与物理学院
Author(s):
GUO Haowen;  CHEN Siyan;  LUO Hao;  HUANG Jing
School of Electronic, Electrical Engineering and Physics, Fujian University of Technology
关键词:
多微电网; 多目标优化; NSGA-Ⅱ; CMOEAD; 优化策略
Keywords:
microgrids; multi-objective optimization; NSGA-Ⅱ; CMOEAD; optimization strategy; 䥺Symbol`@@
分类号:
TM73
DOI:
10.3969/j.issn.2097-3853.2024.04.011
文献标志码:
A
摘要:
针对“海上田园”渔排多微电网系统,提出了微电网群系统模型,并针对其在无大电网支持的特殊环境下维持电力所面临的供应稳定性和经济效益的挑战,提出了两个经济性目标函数,综合考虑了微电网间的功率调度及其经济效益。应用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA?Ⅱ)和基于分解的约束多目标进化算法(CMOEA/D)对目标函数求解。结果表明,CMOEA/D算法在追求经济最优解方面表现出较高的效率和准确度,在最优解的质量和迭代时间上也都比NSGA?Ⅱ算法表现更优,验证了所提模型和算法的有效性。
Abstract:
For the aquaculture raft microgrid system in the “marine pastoral fields”, a model of microgrid cluster systems is proposed. Addressing the challenges of maintaining stable power supply and economic benefits in the special environment without the support of a large grid, two economic objective functions are introduced, which take into account the power dispatching between microgrids and their economic benefits. The non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ (NSGA-Ⅱ) and the constraint multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (CMOEA/D) are applied to solve the objective functions. Results indicate that the CMOEA/D algorithm demonstrates higher efficiency and accuracy in pursuing economically optimal solutions, outperforming the NSGA-Ⅱ algorithm in both the quality of the optimal solutions and the iterative time, thereby verifying the effectiveness of the proposed model and algorithms.

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]郑莲琼,邱明锋,李国宏.基于差分粒子群算法的铝合金模板多目标智能配模方法[J].福建理工大学学报,2024,22(04):307.[doi:10.3969/j.issn.2097-3853.2024.04.001]
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更新日期/Last Update: 2024-08-25