本文综合考虑了各分布式电源的燃料和运行维护等各种成本以及售电、制冷供暖等收益,建立了一个包含光伏、风电、燃料电池和微型燃气轮机的冷热电联产型微电网优化调度模型;提出了一种微网运行策略,并把细菌觅食算法中的核心部分融入到粒子群算法中从而完成对粒子群算法的改进。在算例仿真中以发电成本最低为目标,对一年四季的微电网进行分析计算,通过与其它算法进行对比研究,可以看出改进算法和调度策略是实用有效的。 电联产型微电网优先利用风机、光伏电池和微燃机的固定出力来满足电负荷需求，在电价平时段和峰时段，FC因其较低的发电成本而一直满发来承担供电重任，仍有负荷缺额时由MT补足，本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.wanguanji138.com改进粒子群算法-电动折弯机滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机最后才会向电网购电;而电价谷时段有负荷缺额时则直接购电满足平衡。春秋季与夏、冬两季的不同在于MT只在峰时段电量不足时才增加出力维持平衡。通过算例可知此调度策略满足了发电成本最低的要求，符合经济调度的原则，此方法的实用性得到了验证。图8春秋季典型日各微源出力和与主网功率交互曲线6.6改进粒子群算法与其他算法的对比分析本文分别采用BFA算法、PSO算法、GA算法和改进的PSO算法对冷热电联产型微电网进行优化调度，在此仅列出冬季典型日各算法的收敛曲线对比结果。分别用这四种算法在目标函数上测试20次，其平均曲线如图9所示。图9算法对比图微网未采用优化算法时四种分布式电源全部满发，不足或盈余的电能则通过与大电网购、售电解决。发电成本对比如表3所示。结果表明，基于改进的PSO算法计算得出的微电网发电成本在四个算法中最小，验证了改进算法在降低发电成本上的有效性。在PSO算法中加入BFA的趋化过程使PSO的收敛速度比一般性PSO更快，寻优精度也有了明显提高。综合对比发现，改进的PSO算法在收敛速度和搜索精度上均优于其他三种算法，证明其在CCHP型微电网中具有较好的应用前景和经济价值。表3发电成本对比图优化算法发电成本(元)优化幅度未优化1709.810遗传算法1601.336.34%细菌觅食算法1581.037.53%粒子群算法1593.976.77%改进粒子群算法1563.278.57%7结语本文综合考虑了冷热电联产型微网内各微源的燃料、维护和折旧成本以及与主网购售电成本和制冷供暖效益，建立的优化调度模型中包括PV、WT、MT和FC这四种微源?改进粒子群算法-电动折弯机滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.wanguanji138.com