基于HFMOPSO算法的多目标优化调度策略

考虑到光热电站的蓄热特性和爬升特性，以并网系统的售电效益、环境效益、运维成本、输出功率波动指数等经济指标为目标，以电网安全稳定运行为约束条件，建立了多源多目标优化模型。针对传统多目标粒子群优化算法（MOPSO）寻优能力不足、易陷入局部最优的缺点，采用基于混合学习策略的模糊多目标粒子群优化（HFMOPSO）算法对模型进行求解。最后，在IEEE30节点系统中进行了仿真。仿真结果表明，天然气和光热电站的参与可以进一步提高风光互补发电系统的并网效率，减少输出功率波动和调峰。与其他算法相比，HF-MOPSO算法算法可将并网系统的经济效益提高8%，输出功率波动降低6.8%。