基于改进金豺算法的微电网容量优化配置模型

摘要

针对传统金豺算法在求解微电网容量优化配置等多元非线性整数规划问题时存在的收敛速度慢、种群多样性不足及易陷入局部最优等局限性，提出一种改进的金豺优化算法。首先引入Logistic混沌映射，增强初始种群分布的均匀性与全局搜索能力；其次，采用分层反向学习策略动态生成反向解，在扩大搜索空间的同时避免算法早熟收敛；最后，在位置更新阶段融合模拟退火机制与变步长正切游走策略，实现搜索步长的自适应调整，从而平衡全局探索与局部开发能力。将所提算法应用于以风、光、储为基础，微型燃气轮机为补充电源的孤立微电网容量配置模型中，以系统年均总投资成本最低为目标，综合考虑缺电率、能量浪费率及风光出力占比等约束进行优化。仿真结果表明，改进算法能够有效获得更经济的容量配置方案，且微型燃气轮机在燃料成本与环保性能方面均优于柴油发电机，验证了所提改进策略在提升微电网经济性与分布式电源响应速度方面的有效性。

关键词

孤立微电网 / 容量优化 / 改进金豺算法 / 正切游走策略 / 分层反向学习 / Logistic混沌映射