シミュレーテッドアニーリングと粒子群最適化に基づく分散電源容量とサイト選択問題の解決 (MATLAB ソース コード)
要約:
分散型電源のサイジングと配置の問題は、電力システム計画における重要な問題であり、その目標は、電力システムの信頼性と経済性を達成するために、分散型電源の最適な配置と容量配置を決定することです。本稿では、シミュレーテッドアニーリングと粒子群最適化に基づく解決方法を提案し、これら 2 つの最適化アルゴリズムの利点を組み合わせて、分散電源の最適な位置と容量を見つけます。
はじめに:
再生可能エネルギーの急速な発展に伴い、電力システムにおける分散型電源の使用が増加しています。最適な場所と容量の割り当てを決定することは、分散型発電の計画プロセスにおける重要な問題です。従来の方法では、多くの場合、経済性または信頼性の観点から 1 つの目標のみが考慮され、両方についての包括的な考慮が欠けています。したがって、この論文では、より良い解決策を得るために、シミュレーテッドアニーリングと粒子群アルゴリズムに基づく解決方法を採用します。
方法：
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問題のモデリング:
分散型電源の供給能力とサイト選択の問題は、経済性と信頼性が 2 つの最適化目標である多目的最適化問題としてモデル化されます。経済目標は、分散型電源の建設コストと電力システムの運用コストを含む総コスト関数を最小化することとして表現できます。信頼性の目標は、システムの平均電圧偏差などの電源の信頼性指標を最小限に抑えることとして表現できます。 -
シミュレーテッド アニーリング アルゴリズム
シミュレーテッド アニーリング アルゴリズムは、複雑な最適化問題を解決するのに適した確率ベースのグローバル最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムは、より悪い解の可能性を受け入れることで、局所的な最適解に陥ることを回避します。この論文では、シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを使用して、分散型電源の最適な場所を探索します。 -
粒子群アルゴリズム 粒子
群アルゴリズムは、鳥の群れの採餌行動をシミュレートする最適化アルゴリズムであり、多次元の最適化問題を解くのに適しています。このアルゴリズムは、粒子の位置と速度の更新過程をシミュレートして最適解を探索します。この論文では、分散型電源の最適な容量を探索するために粒子群最適化を使用します。 -
アルゴリズム プロセス
4.1 温度、反復回数、粒子数などを含む、シミュレーテッド アニーリングおよび粒子群アルゴリズムのパラメーターを初期化します。
4.2 シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを使用して最適な位置を検索し、温度と検索方向を更新します。
4.3 粒子群アルゴリズムの使用