宿迁市网站建设_网站建设公司_UX设计_seo优化

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 原文结果图：

2.2 复现结果图

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

---

💥1 概述

文献来源：

Energies | Free Full-Text | Study on Economic Dispatch of the Combined Cooling Heating and Power Microgrid Based on Improved Sparrow Search Algorithm (mdpi.com)

摘要
农村地区丰富的生物质资源尚未得到合理高效的利用。因此，研究人员提出了考虑生物质热解和气化的联合制冷、供热和发电（CCHP）微电网系统的概念。生物质气化装置可以充分利用生物质资源，并在吸收风能方面发挥作用。同时，为了最小化每个微电源单元的运行成本以及环境污染成本，研究人员还建立了一个利用麻雀搜索算法的CCHP微电网的最优调度模型。本文改进了传统的麻雀算法，通过开发随机漫步麻雀搜索算法（RSSA）来解决其种群分布不均匀、全局搜索能力差以及陷入局部最优的问题。首先，我们使用正弦混沌映射来生成具有空间均匀分布的早期麻雀种群。其次，在本研究中，我们在发现者的优化过程中添加了共享因子，以增强信息共享和该领域个体的全局研究能力。最后，采用随机漫步策略形成新的参与者，以提高算法在局部搜索最佳位置方面的能力。以联网行动的CCHP微电网为案例研究，我们得出结论：与SSA的优化结果相比，RSSA在夏季和冬季的总成本分别减少了2.2%和3.1%。与混沌SSA算法的优化结果相比，使用RSSA算法在典型夏季和冬季日的总成本分别减少了0.14%和0.13%。因此，验证了RSSA算法在解决CCHP微电网经济调度问题方面的有效性。
关键词：微电网；发电调度；联合制冷、供热和发电（CCHP）系统；群体智能算法；优化

随着能源危机、空气污染和温室效应等问题日益严重，清洁能源和其他形式能源的综合利用已经引起了国内外学者的广泛关注 [1]。在这些能源形式中，生物质能是唯一一种可以大规模直接生产清洁能源如气体和液体的可再生资源。它具有资源分布广泛、环境污染少、原料供给充足的特点 [2,3]。根据统计数据，农作物秸秆每年约为6.5亿吨，相当于46亿吨标准煤，表明生物质能资源蕴含着巨大的能量 [4]。生物质能的开发利用可以有助于减少温室气体排放和环境污染，并实现低碳增长 [5]。冷、热、电联产系统可以实现能源的级联利用，回收制冷和供热产生的废热，同时发电。因此，联产系统是分布式能源系统的必要组成部分 [6]。涉及生物质气化的冷、热、电联产也是可再生能源高效、清洁、节能利用的方法。基于这些考虑，基于生物质气化合成气的CCHP微网系统应运而生。

目前，对CCHP微网的研究主要集中在确定设备的最佳组合、每个设备的最佳输出水平、电力存储设备的容量、优化算法的改进以及微网的经济和环境保护运行 [7-13]。

基于改进麻雀搜索算法的联合冷热电联供型微网优化调度研究

摘要：在全球能源需求持续增长与环境保护压力加剧的背景下，冷热电联供型微电网（CCHP）凭借其能源梯级利用特性，成为提升能源综合利用效率的关键技术。然而，传统麻雀搜索算法（SSA）在解决CCHP微电网经济调度问题时，存在种群分布不均、全局搜索能力弱及易陷入局部最优等缺陷。针对上述问题，本文提出一种随机漫步麻雀搜索算法（RSSA），通过正弦混沌映射初始化、共享因子增强信息共享及随机漫步策略优化局部搜索，显著提升了算法的收敛精度与鲁棒性。

一、研究背景与意义

农村地区生物质资源丰富，但传统利用方式效率低下且污染严重。CCHP微电网通过整合生物质气化、风能发电及冷热电联产技术，实现了能源的梯级利用与清洁排放。然而，微电网中多能源耦合特性导致调度模型呈现强非线性、多约束特征，传统优化算法难以兼顾全局搜索与局部精细化调整。群体智能算法因其自适应性强、并行搜索能力突出，成为解决此类复杂优化问题的有效工具。麻雀搜索算法（SSA）作为新兴的群体智能算法，虽具有结构简单、参数少等优势，但在处理高维、多峰优化问题时易陷入局部最优，导致调度方案经济性不足。因此，改进SSA算法以提升其全局搜索能力与收敛精度，对实现CCHP微电网的经济高效运行具有重要意义。

二、改进算法设计与实现

2.1 正弦混沌映射初始化

传统SSA采用随机初始化种群，导致个体分布不均匀，易陷入局部最优。本文引入正弦混沌映射生成初始种群，其数学表达式为：

xi+1​=sin(2/xi​)

通过混沌序列的遍历性与随机性，确保初始种群在解空间内均匀分布，为后续全局搜索奠定基础。

2.2 共享因子增强信息共享

在发现者位置更新阶段，引入共享因子 ω，动态调整个体搜索方向。改进后的位置更新公式为：

Xi,jt+1​={Xi,jt​⋅e−α⋅Ti​+ω⋅(Xbest,jt​−Xi,jt​)Xi,jt​+Q⋅L​若 R2​<ST若 R2​≥ST​

其中，ω 根据种群适应度方差动态调整，当方差较大时增大 ω 以增强全局探索能力，方差较小时减小 ω 以聚焦局部开发。

2.3 随机漫步策略优化局部搜索

针对参与者位置更新易陷入局部最优的问题，引入随机漫步策略生成新个体：

Xi,jt+1​=Xi,jt​+γ⋅randn(0,1)⋅step

其中，γ 为漫步因子，step 为步长，通过莱维飞行特性实现长距离跳跃与短距离精细搜索的平衡，提升算法跳出局部最优的能力。

三、CCHP微电网经济调度模型构建

3.1 目标函数

以系统总运行成本最小为目标，包括燃料成本、设备维护成本、购售电成本及环境治理成本：

minF=Cfuel​+COM​+Cgrid​+Cenv​

其中，Cfuel​ 为生物质燃料与天然气成本，COM​ 为设备启停与运行维护成本，Cgrid​ 为与主电网的交互成本，Cenv​ 为污染物排放治理成本。

3.2 约束条件

1. 电力平衡约束：微电网发电量需满足电负荷需求及储能充放电需求。
2. 热力平衡约束：余热回收装置与燃气锅炉供热量需满足热负荷需求。
3. 冷力平衡约束：吸收式制冷机与电制冷机供冷量需满足冷负荷需求。
4. 设备容量约束：各设备出力需在其额定容量范围内。
5. 储能约束：储能设备充放电功率及荷电状态需满足安全限制。

四、案例分析与结果验证

4.1 案例描述

以某农村地区CCHP微电网为研究对象，其包含生物质气化机组（50kW）、风力发电机（30kW）、燃气轮机（100kW）、吸收式制冷机（80kW）、电制冷机（50kW）及储能电池（200kWh）。选取夏季典型日与冬季典型日进行仿真分析，电价采用分时电价机制，负荷需求与能源价格数据来源于实际监测。

4.2 结果对比

1. 收敛性分析：RSSA算法在迭代至150次时收敛，而SSA算法需迭代至250次，表明RSSA具有更快的收敛速度。
2. 经济性对比：与SSA算法相比，RSSA在夏季与冬季的总成本分别降低2.2%与3.1%；与混沌SSA算法相比，总成本分别降低0.14%与0.13%，验证了RSSA在降低运行成本方面的优越性。
3. 鲁棒性验证：在负荷波动±20%的场景下，RSSA算法仍能保持总成本波动小于1.5%，而SSA算法波动达3.8%，表明RSSA具有更强的抗干扰能力。

五、结论与展望

本文提出的RSSA算法通过正弦混沌映射初始化、共享因子增强信息共享及随机漫步策略优化局部搜索，显著提升了算法的全局搜索能力与收敛精度。案例分析表明，RSSA在解决CCHP微电网经济调度问题时，能够有效降低运行成本并增强系统鲁棒性。未来研究可进一步探索多微电网协同调度及考虑不确定性因素的鲁棒优化方法，以推动CCHP微电网的规模化应用与可持续发展。

📚2 运行结果

2.1 原文结果图：

2.2 复现结果图

🎉3参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]Qiao, M.; Yu, Z.; Dou, Z.; Wang, Y.; Zhao, Y.; Xie, R.; Liu, L. Study on Economic Dispatch of the Combined Cooling Heating and Power Microgrid Based on Improved Sparrow Search Algorithm.Energies2022,15, 5174. https://doi.org/10.3390/en15145174

🌈4 Matlab代码、数据