基于改进鲸鱼算法的多时间尺度下微网能量优化管理方法在某冷热电联供型微网的应用及效果分析

改进鲸鱼算法 微网能量优化管理
编程语言：matlab
提出一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法，首先根据长短期记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)预测得到的可再生能源出力和负荷需求预先制定调度规划，然后以此预测数据为基础，采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力，优化微网系统的运行成本和固定成本。
将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网，优化得到相应结果，程序运行稳定

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改进鲸鱼算法在微网能量优化管理中的应用

摘要：本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法，以解决微网系统的运行成本和固定成本优化问题。该方法首先利用长短期记忆网络(LSTM)预测可再生能源出力和负荷需求，并基于预测数据制定调度规划。然后，通过改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力，进一步优化微网系统的运行成本和固定成本。最后，将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网，并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。

关键词：改进鲸鱼优化算法；微网；能量优化；调度规划；可再生能源

一、引言

随着可再生能源的快速发展和应用，微网系统成为一种重要的能量供应方式。微网系统的核心目标是实现可再生能源的高效利用和能量供需之间的平衡。在微网系统中，能量优化管理是实现高效运行和降低运营成本的关键。

目前，微网能量优化管理中的一个重要问题是如何提高可再生能源的利用率。传统的优化方法存在一些问题，如搜索能力不足、易陷入局部最优等。因此，本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法。

二、改进鲸鱼优化算法

鲸鱼优化算法是一种基于仿生学的优化算法，其灵感来自于鲸鱼觅食行为。该算法模拟了鲸鱼寻找猎物的过程，通过搜索空间中的个体移动来寻找最优解。然而，传统的鲸鱼优化算法存在一些问题，如搜索速度慢、易陷入局部最优等。为了克服这些问题，本文对传统的鲸鱼优化算法进行了改进。

改进的鲸鱼优化算法主要包括以下几个步骤：

1. 初始化种群：首先，随机生成一组初始个体作为优化算法的种群。

2. 计算适应度：根据预测的可再生能源出力和负荷需求，计算每个个体的适应度值。

3. 选择个体：根据适应度值，选择一定数量的个体作为下一代的父代。

4. 更新位置：通过更新个体的位置，寻找更优的解。

5. 更新适应度：根据更新后的位置，重新计算个体的适应度值。

6. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如果满足，则输出最优解；否则，返回步骤3。

三、微网能量优化管理方法

在微网能量优化管理中，通过预测可再生能源出力和负荷需求，可以提前制定调度规划，从而优化微网系统的运行成本和固定成本。具体步骤如下：

1. LSTM预测：利用LSTM预测可再生能源出力和负荷需求。LSTM是一种递归神经网络模型，具有较强的时间序列建模能力。通过训练LSTM模型，可以得到准确的预测结果。

2. 调度规划：基于预测结果，制定调度规划。调度规划包括设备出力的调整和能量的分配。通过合理调整可控设备的出力，可以实现能量的高效利用。

3. 改进鲸鱼优化算法：采用改进的鲸鱼优化算法，对可控设备的出力进行优化。通过调整个体的位置，寻找微网系统的最优解。

4. 优化结果分析：通过对优化结果的分析，评估微网系统的运行成本和固定成本。如果结果满足要求，则认为优化成功；否则，返回步骤2，重新制定调度规划并进行优化。

四、应用实例

本文将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网，并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。通过预测可再生能源出力和负荷需求，并采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力，成功实现了微网系统的能量优化管理。

五、结论

本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法，并将其应用于某楼宇冷热电联供型微网。实验结果表明，该方法在微网能量优化管理中具有较好的性能，能够有效降低运营成本和固定成本。这为微网系统的高效运行提供了一种新的思路和方法。

参考文献：

暂无，该部分由于要求不提供参考文献。

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