Resumen

Con la profundización de la reforma del mercado eléctrico en el lado minorista, es de gran importancia estudiar la optimización económica del sistema de clúster de microrredes. Teniendo en cuenta la economía del clúster de microrredes, y considerando de forma exhaustiva el coste de degradación de la batería de almacenamiento de energía, el coste de compensación del despacho de cargas controlables por el lado de la demanda, el coste de transacción de electricidad entre las microrredes y el coste de transacción de electricidad entre la microrred y la red de distribución de energía del clúster de microrredes, establecemos un modelo de despacho óptimo para el clúster de microrredes que incluye turbinas eólicas, fotovoltaicas y baterías de almacenamiento de energía. Al mismo tiempo, teniendo en cuenta el problema de que la diversidad de la población del algoritmo básico de búsqueda de gorriones disminuye y es fácil caer en los extremos locales en las últimas iteraciones del algoritmo básico de búsqueda de gorriones, un algoritmo de búsqueda de gorriones de caos basado en el mapeo caótico de Bernoulli, la ponderación adaptativa dinámica Se propone un algoritmo de búsqueda de gorriones basado en el mapeo caótico de Bernoulli, la ponderación adaptativa dinámica, la mutación de Cauchy y el aprendizaje inverso, y se utilizan diferentes tipos de funciones de prueba para analizar el efecto de convergencia del algoritmo, y se comparan los efectos de cálculo del algoritmo de gorriones, el algoritmo de enjambre de partículas, el enjambre de partículas caótico y el algoritmo genético. El algoritmo tiene mayor velocidad de convergencia, mayor precisión y mejor capacidad de optimización global. Finalmente, a través del ejemplo de cálculo, se concluye que el beneficio del clúster de la microrred se incrementa en casi un 20%, lo que verifica la efectividad de la mejora.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo de búsqueda de gorrión, cluster de microrredes, batería de almacenamiento de energía, transacciones de electricidad, ponderación adaptativa dinámica, búsqueda de gorrión básica, mayor velocidad de convergencia, capacidad de optimización global, coste de la energía, reforma del mercado eléctrico
• Keywords:sparrow search algorithm, microgrid cluster, energy storage battery, electricity transactions, dynamic adaptive weighting, basic sparrow search, higher convergence speed, global optimization ability, cost of energy, power market reform