吉林大学学报(工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (5): 1443-1448.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220167
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基于大数据与粒子群的清洁能源协同优化调度方法
刘洋1,2(
),刘吉成1()
- 1.华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206
2.内蒙古师范大学 计算机科学技术学院，呼和浩特 010022
Collaborative optimization scheduling method of clean energy based on big data and particle swarm optimization
Yang LIU1,2(),Ji-cheng LIU1()
- 1.School of Economics and Management，North China Electric Power University，Beijing 102206，China
2.College of Computer Science and Technology，Inner Mongolia Normal University，Huhot 010022，China
摘要：
为解决清洁能源系统运行节点因存在延迟调度，而影响清洁能源协同优化调度效果的问题。为避免该问题，本文提出基于大数据技术与粒子群算法的清洁能源协同优化调度方法。根据清洁能源协同运行特点，利用大数据技术分析作业参数，并设计运行节点延迟调度策略，然后构建清洁能源系统输出功率调度模型。将最大运营利益和最小弃能成本作为优化目标，构建清洁能源协同优化调度模型，再采用粒子群算法进行求解，得到最优调度方案。实验结果表明：本文方法可以获取较优的清洁能源协同调度结果。
中图分类号:
- TM734
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