采用改进浣熊优化算法的光储空调柔性负荷调度

摘要

针对智能电网环境下空调负荷与光伏-储能系统的协同调度问题，构建了考虑分时电价的需求侧经济成本优化模型，并提出了一种改进的浣熊优化算法进行求解。通过引入随机反向学习策略克服早熟收敛问题，结合Levy飞行策略增加跳出局部最优解的概率，引入正余弦优化算法思想平衡全局探索与局部开发能力。标准测试函数对比实验显示，改进浣熊优化算法在稳定性和全局搜索能力方面较原始算法明显提升。仿真结果表明，提出的优化算法能在分时电价机制驱动下同步实现电力负荷优化与能量供需平衡，相较于对照组算法最多可降低18.38%的用电成本，并确保室内温度波动维持在热舒适度范围内，验证了该方法的经济性和实用性。

关键词

空调负荷 / 浣熊优化算法 / 光伏系统 / 优化调度 / 需求响应