使用改进的灰狼优化算法优化微电网集群的经济调度

随着近年来可再生能源发电的快速发展，微电网技术日益成为促进可再生能源集成的有效手段。为了在保证电网安全稳定运行的前提下，高效实现微电网集群（MGC）系统的最优调度，本研究基于低纬度沿海地区的实际用电模式和可再生能源发电，提出了一种综合多目标协调优化策略。目标函数不仅包括运营成本、环境成本和储能损失，还引入了惩罚项以全面反映MGC系统的运行。为了进一步提高经济调度模型求解的效率，本研究将混沌映射和动态对抗学习与传统的灰狼优化（GWO）算法相结合，使用改进的GWO（CDGWO）算法进行优化。对比实验全面验证了所提出的优化算法在经济效益和调度效率方面的显著优势。结果表明，所提的调度策略、目标模型和解法算法可以高效、有效地实现MGC系统的多目标协调优化调度，显著提升MGC的整体经济效益，同时确保可靠的电力供应。