使用黑鹳算法解决电力系统中集成清洁能源的经济负荷调度

本研究应用一种新型的元启发式算法，称为黑鹳算法（BKA），来解决集成清洁能源的经济负荷调度（CE-ELD），其主要目标是最小化所有热电产生源（TPGSs）的整体燃料成本（OFC）。研究使用一个20个TPGS的电力系统来进行全面研究并评估BKA的实际性能。在解决所考虑的问题时，风能和太阳能发电源均被集成到电力系统中。此外，考虑了由于传输过程造成的功率损失和不同的负荷需求水平，范围从2500 MW、2600 MW到2700 MW。BKA在三个负荷需求情况下取得的结果与另一种元启发式算法，即科阿提优化算法（Coati optimization algorithm）进行了比较。两种方法结果的比较表明，BKA在所有标准上都完胜COZ，尤其是在达到最佳OFC值和在测试运行中保持稳定性方面，无论负荷需求明显增加。主要是，BKA始终需要更少的迭代次数来达到最佳OFC值，从而导致测试运行中的OFC值波动较小。基于这些结果和评估，BKA被公认为一种稳健且稳定的搜索方法，我们强烈建议使用BKA来解决诸如CE-ELD问题的优化问题。