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Optimization of microgrid scheduling based on multi-strategy improved MOPSO algorithm
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OA
AI
DOI：10.1016/j.gloei.2025.11.001.png)
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摘要
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针对微电网经济与环境保护的协调优化问题，提出了一种多策略改进的多目标粒子群算法（IMOPSO）方法用于微电网运行优化。构建了一个包含光伏电池、风力发电、微型燃气轮机、柴油发电机和储能电池的并网微电网模型，旨在优化并网微电网的多目标经济优化问题，以最小化发电成本和环境管理成本。基于标准多目标粒子群优化算法的优化，引入四种策略改进算法，即Logistic混沌映射、自适应惯性权重调整、基于拥堵距离机制的自适应网格划分和模糊综合评价。将所提出的IMOPSO应用于微电网优化问题，并与未改进的多目标灰狼算法（MOGWO）、多目标蚁群算法（MOACO）和MOPSO算法的性能进行比较，结果表明所提出的方法的总成本分别降低了3.15%、8.34%和10.27%。仿真结果证明，IMOPSO能更有效地降低成本并优化电力分配，验证了所提出方法的有效性。
Keyword:
Microgrid
Multi-objective particle swarm
System economic operation
Optimal scheduling
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。