基于改进NGA的风光互补发电容量优化

摘要

基于风光互补发电系统,为了确保负载端的可靠性和稳定性,使建造成本最小;同时,考虑到风光互补发电系统是多目标且复杂的非线性优化问题,很难建立与之对应的数学模型.引入了Pareto最优概念,提出一种改进小生境遗传算法(NGA)来处理问题,通过加入竞标赛选择算子,设计了动态的交叉和变异概率函数,融入了自适应策略,旨在提高算法的收敛速度,全局寻优能力.算例表明,采用改进的NGA算法比未改进的算法在进行系统优化时,收敛速度提高了60.8％,优化后的系统负荷缺电率(LPSP)减少了26.6％,供电概率过剩率(SPSS)减少了138％,证明了算法可行性.