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基于改进NGA的风光互补发电容量优化: 收藏
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引用; 《电力科学与工程》2020年第12期36卷 8-14页; 作者：赵星虎张会林徐远志上海理工大学机械工程学院上海200082; 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,...; 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。; 来源：详细信息评论

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