ZIP基于粒子群算法与非合作博弈的风-光-氢微网容量配置优化研究-以新疆某地区为例的混合微电网综合成本优化分析,基于非合作博弈与粒子群算法的混合微电网容量优化配置研究,1关键词：非合作博弈；粒子群算法 1.87MB

DFPNwcfGcv需要积分:7(1积分=1元)

资源文件列表:

关键词非合作博弈粒子 大约有18个文件
  1. 1.jpg 230.15KB
  2. 2.jpg 59.95KB
  3. 3.jpg 70.46KB
  4. 4.jpg 47.36KB
  5. 5.jpg 41.22KB
  6. 6.jpg 30.3KB
  7. 7.jpg 45.1KB
  8. 8.jpg 28.77KB
  9. 关键词非合作博弈粒子群算法风.html 767.62KB
  10. 基于非合作博弈与粒子群算法的混.docx 16.4KB
  11. 基于非合作博弈与粒子群算法的风光氢微网容.docx 52.71KB
  12. 标题基于非合作博弈的风光氢微网容量优化配.docx 51.33KB
  13. 随笔一则风光氢微网的粒子群探索在这个充满技术革新.docx 51.46KB
  14. 非合作博弈下的微电网.html 767.44KB
  15. 非合作博弈下的微电网容量优化配置技术研究一引言.docx 51.11KB
  16. 非合作博弈下的微电网容量优化配置探索粒子群算法与.docx 51.53KB
  17. 非合作博弈在现代技术领域中扮演.docx 16.38KB
  18. 非合作博弈视角下的风光氢微网容量优化配置一前言在.docx 51.46KB

资源介绍:

基于粒子群算法与非合作博弈的风-光-氢微网容量配置优化研究——以新疆某地区为例的混合微电网综合成本优化分析,基于非合作博弈与粒子群算法的混合微电网容量优化配置研究,[1]关键词：非合作博弈；粒子群算法；风-光-氢微网；容量配置；matlab [2]参考文献：《基于非合作博弈的风-光-氢微网容量优化配置》 [3]主要内容:原文程序，多分布式电源参与的混合微电网容量优化配置是微电网设计的一个重要环节，文中针对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统的容量配置问题进行研究。 数据采用新疆某地区典型月的风速和光照强度数据对微电网容量配置进行算例分析。 结果表明该模型能够在月综合成本相对较低的前提下保证供电的可靠性，实现了微电网系统容量的合理配置。 ,非合作博弈; 粒子群算法; 风-光-氢微网容量配置; 新疆某地区典型月数据; MATLAB仿真分析。,基于粒子群算法的混合微网容量配置优化研究——以风-光-氢微网为例（MATLAB实现）
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425799/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425799/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">基于非合作博弈与粒子群算法的风</span>-<span class="ff2">光</span>-<span class="ff2">氢微网容量配置研究</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着可再生能源的快速发展，<span class="_ _0"></span>风、<span class="_ _0"></span>光、<span class="_ _0"></span>氢等分布式电源在微电网系统中的应用日益广泛。<span class="_ _0"></span>多</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分布式电源参与的混合微电网容量优化配置成为微电网设计的重要环节。<span class="_ _1"></span>本文将重点探讨基</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于非合作博弈理论及粒子群算法的风<span class="ff1">-</span>光<span class="ff1">-</span>氢微网容量配置方法，<span class="_ _1"></span>以期达到系统成本与供电可</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">靠性之间的平衡。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、非合作博弈理论在微网容量配置中的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">非合作博弈理论在能源管理和优化中发挥着重要作用。<span class="_ _2"></span>在风<span class="ff1">-</span>光<span class="ff1">-</span>氢微网系统中，<span class="_ _2"></span>各个分布式</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电源之间存在竞争与合作关系，<span class="_ _2"></span>非合作博弈理论可以用于描述这种复杂的交互关系，<span class="_ _2"></span>从而对</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">各电源的容量配置进行优化。</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、粒子群算法在微电网优化中的运用</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">粒子群算法是<span class="_ _3"></span>一种迭代优化<span class="_ _3"></span>算法，其通过<span class="_ _3"></span>模拟粒子群的<span class="_ _3"></span>运<span class="ff1">\</span>动行为，<span class="_ _3"></span>搜索问题空间<span class="_ _3"></span>的最优解。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在风<span class="ff1">-</span>光<span class="ff1">-</span>氢微网容量配置中，<span class="_ _4"></span>粒子群算法可以有效地处理多目标、<span class="_ _4"></span>多约束的优化问题，<span class="_ _4"></span>提高</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">寻优效率和准确性。</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、风<span class="ff1">-</span>光<span class="ff1">-</span>氢微网系统容量配置模型</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文所研究的风<span class="_ _0"></span><span class="ff1">-<span class="ff2">光<span class="_ _0"></span><span class="ff1">-<span class="ff2">氢微网系统包括风电场、<span class="_ _5"></span>光伏电站和制氢<span class="_ _0"></span><span class="ff1">-<span class="ff2">储氢<span class="_ _0"></span><span class="ff1">-<span class="ff2">发电一体化微电网系统。</span></span></span></span></span></span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">系统容量配置需考虑风速、<span class="_ _4"></span>光照强度等自然因素以及供电可靠性、<span class="_ _4"></span>成本等经济因素。<span class="_ _4"></span>通过采</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">集新疆某地区典型月的风速和光照强度数据，建立微电网容量配置的算例分析模型。</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、算例分析</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">采用上述模型，<span class="_ _4"></span>结合非合作博弈理论和粒子群算法，<span class="_ _4"></span>对微电网的容量配置进行优化。<span class="_ _4"></span>结果表</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">明，<span class="_ _4"></span>该模型能够在保证供电可靠性的前提下，<span class="_ _4"></span>实现月综合成本的相对较低。<span class="_ _4"></span>通过合理的容量</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">配置，<span class="_ _0"></span>风、<span class="_ _0"></span>光、<span class="_ _0"></span>氢等分布式电源能够互相补充，<span class="_ _0"></span>提高整个微电网系统的能源利用效率和经济</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">效益。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、结论</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文通过对风<span class="ff1">-</span>光<span class="ff1">-</span>氢微网系统的容量配置进行研究，<span class="_ _1"></span>提出了基于非合作博弈理论和粒子群算</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法的优化方法。<span class="_ _4"></span>该方法能够有效地处理多目标、<span class="_ _4"></span>多约束的优化问题，<span class="_ _4"></span>实现微电网系统容量的</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">合理配置。<span class="_ _0"></span>算例分析表明，<span class="_ _0"></span>该模型能够在保证供电可靠性的同时，<span class="_ _0"></span>降低月综合成本，<span class="_ _0"></span>提高微</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电网系统的经济效益和能源利用效率。</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">七、参考文献</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">[<span class="ff2">参考所提供的文献</span>]</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP基于改进的鲸鱼优化算法GSWOA的Elman参数优化及多输入单输出拟合预测模型建立-Matlab实现,基于改进的鲸鱼优化算法的Elman参数优化和多输入单输出拟合预测模型（MATLAB实现）,基于改2.25MB1月前
    ZIP基于支持向量机SVM的Matlab二分类与多分类预测建模：直观注释，图形展示包括分类预测图、混淆矩阵图与ROC曲线图,利用支持向量机SVM进行二分类与多分类预测建模的Matlab程序详解,利用支持向量2.19MB1月前
    ZIP基于电磁超声技术的铝制被测试件分析：激励与接收端电磁线圈及永磁体影响下的求解区域研究,电磁超声在铝制材质中的应用：激励与接收端电磁线圈及磁铁特性的解析研究,comsol电磁超声激励端电磁线圈、接收端2.23MB1月前
    ZIP基于峰岹FU6812L与吉林华微IPM的高性能驱动技术实现高转速电机驱动解决方案,基于峰岹FU6812L与吉林华微IPM实现高性能电机驱动：高效至转速度与简单低成本实现,基于峰岹FU6812L实现11278.42KB1月前
    ZIPCNN卷积神经网络回归预测算法实现（基于Matlab 2018b及以上版本）-代码附样本供实验，Excel数据可替换使用,CNN卷积神经网络回归预测算法实践与Matlab应用-适用于Matlab 2.55MB1月前
    ZIPA星与DWA融合的智能路径规划算法：实现静态与动态障碍物避让的代码详解及Matlab源码,A星融合DWA算法：静态与动态避障功能详解，附详细注释Matlab源码,A星融合DWA的路径规划算法，可实现静1.29MB1月前
    ZIPLC VCO电感电容压控振荡器：详细设计文档、电路文件与特性介绍,基于工艺文件介绍的高级LCVCO设计解析及其技术参数指南,LC VCO电感电容压控振荡器LC振荡器1.有电路文件，带工艺库PDK5.06MB1月前
    ZIP三菱Q系列PLC大型设备成熟程序案例分享：专业电气从业者必备参考经典,三菱Q系列PLC大型设备成熟程序案例展示：高效、可靠，专业电气人员的借鉴参考,三菱Q系PLC大型设备程序 此程序已经实际设备上3.57MB1月前