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現(xiàn)有的大部分微電網(wǎng)調(diào)控模型以預(yù)測(cè)發(fā)電功率作為調(diào)控目標(biāo)，且在進(jìn)行成本核算時(shí)沒有考慮電池的狀態(tài)變化帶來的影響，致使調(diào)控周期長(zhǎng)、調(diào)控策略經(jīng)濟(jì)性差且易受功率預(yù)測(cè)誤差影響。針對(duì)上述問題，基于對(duì)風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和儲(chǔ)能設(shè)備的成本分析，提出了一種以機(jī)組的啟停為策略、以成本最小為目標(biāo)的微電網(wǎng)短期調(diào)控模型。為尋求最優(yōu)的調(diào)控策略，在保留傳統(tǒng)粒子群速度更新方法的基礎(chǔ)上，修改了位置更新方法并引入懲罰函數(shù)，提出一種改進(jìn)的離散粒子群算法（discrete particle swarm optimization-ll，DPSO-ID。仿真和實(shí)際算例結(jié)果表明，所提模型能夠達(dá)到預(yù)期的調(diào)控目標(biāo)，且具有較好的經(jīng)濟(jì)性和魯棒性；所提DPSO-II算法的尋優(yōu)性能較傳統(tǒng)基于遺傳算法和離散粒子群算法有較大提高，因而具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。
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