面向微电网优化调度的粒子群算法研究
Research on Particle Swarm Algorithm for Optimal Dispatch of Microgrid
DOI: 10.12677/sg.2026.164012, PDF,    科研立项经费支持
作者: 姜义强:安徽电子信息职业技术学院机电工程学院,安徽 蚌埠
关键词: 微电网粒子群算法惯性权重学习因子Microgrid Particle Swarm Algorithm Inertia Weight Learning Factor
摘要: 为解决传统粒子群算法易早熟问题,通过优化惯性权重和改进学习因子对算法进行改进,提升算法全局搜索能力与局部寻优精度,避免局部最优解。搭建24小时时序微电网仿真场景,分别采用传统粒子群算法与改进粒子群算法进行调度仿真对比。实验结果表明,本文改进算法可有效降低微电网综合运行成本。
Abstract: To address the premature convergence problem of traditional particle swarm algorithm, the algorithm is improved by optimizing the inertia weight and modifying the learning factor, enhancing the global search ability and local optimization accuracy of the algorithm, and avoiding local optimal solutions. A 24-hour time series microgrid simulation scenario is established, and the traditional particle swarm algorithm and the improved particle swarm algorithm are used for dispatch simulation comparison. The experimental results show that the improved algorithm in this paper can effectively reduce the comprehensive operation cost of the microgrid.
文章引用:姜义强. 面向微电网优化调度的粒子群算法研究[J]. 智能电网, 2026, 16(4): 101-105. https://doi.org/10.12677/sg.2026.164012

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