基于模糊支配的生物地理学优化算法及其在含风电场电力系统调度中的应用

基于模糊支配的生物地理学优化算法及其在含风电场电力系统调度中的应用随着人类对能源需求的不断增长，电力系统的调度问题越来越受到关注。在包含风电场的电力系统中，由于风电的不稳定性和难以预测性，增加了电力系

基于模糊支配的生物地理学优化算法及其在含风电场 电力系统调度中的应用 随着人类对能源需求的不断增长，电力系统的调度问题越来越受到 关注。在包含风电场的电力系统中，由于风电的不稳定性和难以预测 性，增加了电力系统调度的复杂度和难度。因此，采用通过生物地理学 优化算法（bio-geography-basedoptimization，BBO）来解决电力系 统调度问题成为了热点领域之一。 BBO算法属于一种生物启发式算法，是基于生物群落的迁徙现象提 出的一种搜索算法。BBO通过模拟不同种群在不同岛屿之间的迁徙，不 断的优化种群的适应度，从而在搜索空间中寻找最优解。该算法具有不 依赖于问题特征、全局搜索能力强等特点，在复杂的优化问题中具有广 泛的应用。 实际应用中，BBO算法往往结合其他优化技术进行调度。为了解决 含风电场的电力系统调度问题，可以采用基于模糊支配的BBO算法。模 糊支配是一种基于模糊思想的多目标决策技术，通过对多个决策因素进 行模糊化处理，将多目标问题转化为单一优化问题，从而在搜索中实现 多目标优化。 在含风电场电力系统中，可以将多目标问题设置为最小化成本和最 大化系统可靠性。成本包括燃料成本、启动成本和停机损失等，而可靠 性则可以通过系统频率与电压的稳定性来衡量。因此，可以通过模糊支 配的方法将这两个指标转化为单一指标进行优化。 在实际应用中，基于模糊支配的BBO算法可以分为三个步骤。首 先，通过模糊化处理将多目标问题转化为单一优化问题。其次，采用 BBO算法进行搜索和优化。最后，根据搜索结果进行模糊解析，获取最 优解，并对其进行可行性分析和效果验证。此外，在优化过程中，还需 要考虑多个风电场之间的相互影响和系统的稳定性保证，确保最终的调