基于改进NGA的风光互补发电容量优化

作者：赵星虎^*; 张会林; 徐远志

来源：电力科学与工程, 2020, 36(12): 8-14.

• 风光互补发电系统
• Pareto最优概念
• 多目标优化
• 自适应策略
• 遗传算法

基于风光互补发电系统,为了确保负载端的可靠性和稳定性,使建造成本最小;同时,考虑到风光互补发电系统是多目标且复杂的非线性优化问题,很难建立与之对应的数学模型。引入了Pareto最优概念,提出一种改进小生境遗传算法(NGA)来处理问题,通过加入竞标赛选择算子,设计了动态的交叉和变异概率函数,融入了自适应策略,旨在提高算法的收敛速度,全局寻优能力。算例表明,采用改进的NGA算法比未改进的算法在进行系统优化时,收敛速度提高了60.8%,优化后的系统负荷缺电率(LPSP)减少了26.6%,供电概率过剩率(SPSS)减少了138%,证明了算法可行性。

• 单位
  上海理工大学