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
DFPNwcfGcv1.87MB需要积分:1资源文件列表:
关键词非合作博弈粒子 大约有18个文件 
1.jpg 230.15KB - 2.jpg 59.95KB
- 3.jpg 70.46KB
- 4.jpg 47.36KB
- 5.jpg 41.22KB
- 6.jpg 30.3KB
- 7.jpg 45.1KB
- 8.jpg 28.77KB
- 关键词非合作博弈粒子群算法风.html 767.62KB
- 基于非合作博弈与粒子群算法的混.docx 16.4KB
- 基于非合作博弈与粒子群算法的风光氢微网容.docx 52.71KB
- 标题基于非合作博弈的风光氢微网容量优化配.docx 51.33KB
- 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
- 非合作博弈下的微电网.html 767.44KB
- 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
- 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
- 非合作博弈在现代技术领域中扮演.docx 16.38KB
- 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）
**基于非合作博弈与粒子群算法的风-光-氢微网容量配置研究**
一、引言
随着可再生能源的快速发展，风、光、氢等分布式电源在微电网系统中的应用日益广泛。多
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。本文将重点探讨基
于非合作博弈理论及粒子群算法的风-光-氢微网容量配置方法，以期达到系统成本与供电可
靠性之间的平衡。
二、非合作博弈理论在微网容量配置中的应用
非合作博弈理论在能源管理和优化中发挥着重要作用。在风-光-氢微网系统中，各个分布式
电源之间存在竞争与合作关系，非合作博弈理论可以用于描述这种复杂的交互关系，从而对
各电源的容量配置进行优化。
三、粒子群算法在微电网优化中的运用
粒子群算法是一种迭代优化算法，其通过模拟粒子群的运\动行为，搜索问题空间的最优解。
在风-光-氢微网容量配置中，粒子群算法可以有效地处理多目标、多约束的优化问题，提高
寻优效率和准确性。
四、风-光-氢微网系统容量配置模型
本文所研究的风-光-氢微网系统包括风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统。
系统容量配置需考虑风速、光照强度等自然因素以及供电可靠性、成本等经济因素。通过采
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。
五、算例分析
采用上述模型，结合非合作博弈理论和粒子群算法，对微电网的容量配置进行优化。结果表
明，该模型能够在保证供电可靠性的前提下，实现月综合成本的相对较低。通过合理的容量
配置，风、光、氢等分布式电源能够互相补充，提高整个微电网系统的能源利用效率和经济
效益。
六、结论
本文通过对风-光-氢微网系统的容量配置进行研究，提出了基于非合作博弈理论和粒子群算
法的优化方法。该方法能够有效地处理多目标、多约束的优化问题，实现微电网系统容量的
合理配置。算例分析表明，该模型能够在保证供电可靠性的同时，降低月综合成本，提高微
电网系统的经济效益和能源利用效率。
七、参考文献
[参考所提供的文献]
JSkFHdWK