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基于人工神经网络的粒子群优化微电网最优能量调度
Artificial Neural Network Based Particle Swarm Optimization for Microgrid Optimal Energy Scheduling
Maher Abdolrasol · Ramizi Mohamed · M Hannan · Ali Al-Shetwi 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
本文提出了一种结合人工神经网络（ANN）与粒子群优化（PSO）的增强算法，用于虚拟电厂（VPP）系统中可再生能源的管理。通过对比基于ANN的二进制粒子群优化（BPSO）算法与原始BPSO算法，验证了该方法在搜索微电网最优能量调度值方面的性能提升。
解读: 该研究提出的AI优化调度算法与阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/PowerStack储能系统高度契合。在虚拟电厂（VPP）场景下，通过ANN-PSO算法优化能量调度，可显著提升储能系统在调峰调频、削峰填谷中的经济效益。建议将该算法集成至阳光电源的EMS（能量管理系统...