基于NSGA-Ⅱ的新型混合电力系统优化规划方法

作者：张斌; 施惟; 徐新宇; 李国庆; 尤洋; 步允千

来源：自动化与仪器仪表, 2023, (08): 75-78.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.08.075

• 混合能源系统
• CO2
• 多目标优化

迄今为止，风能、太阳能等新能源作为可再生能源，在生成电能方面是清洁无污染的，但在电网运行过程中却与温室气体(GHG)的排放息息相关。因此，介绍了一种新型的独立混合新能源-电池系统尺寸优化方法，最大限度地降低了平准化能源成本(LCOE)、能源损耗率(LPSP)和等效二氧化碳(CO2)排放量。以预期光伏峰值功率、风力发电机输出功率、电池能量容量为决策变量，以单位用电量所含二氧化碳为约束，采用精英非主导排序遗传算法(NSGA-II)求解了这一约束性非线性多目标优化问题，并对系统的不同组合进行优化和比较，以确定经济高效、可靠环保的最佳架构。最后，对所提出的算法进行了灵敏度分析，仿真结果验证了所提方法在实现经济、能源和环境目标方面的有效性。