【摘 要】
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由于风、光互补发电系统的多目标优化设计模型涉及较广,不仅要充分考虑到风、光互补发电系统的输出量,同时也要考虑成本及供电可靠性,因此,建立了以经济性指标LCE,功率的最大
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11504227);上海市“曙光计划”项目(13SG52);上海市科委重点项目(11160500700)
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由于风、光互补发电系统的多目标优化设计模型涉及较广,不仅要充分考虑到风、光互补发电系统的输出量,同时也要考虑成本及供电可靠性,因此,建立了以经济性指标LCE,功率的最大化指标Pout max和系统可靠性指标LPSP为多目标的函数模型。为了克服遗传算法容易出现早熟和收敛慢的特点,从适应度值标定和种群多样化两方面对其提出改进。并针对上海南汇地区某用户的需求,得出光伏组件数量Npv、风力机数量N_w及蓄电池数量Nb这3个非线性相关参数的最佳值,并对其进行分析研究。实例研究结果表明,改进的遗传算法对系统的优化设计
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