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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116914821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310746706.1，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法是由桑英军;张文治;陈泉宇;张一航;罗颖;高畅;李江研;范媛媛设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法在说明书摘要公布了：一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法，降低了微电网系统的综合运行成本。所述方法包括：获取微电网系统基础数据和负荷数据，主要包括电负荷、购电价、售电价，结合微电网系统中机组自身的特性，构建微电网系统的综合成本目标函数；以微电网系统综合成本最小为目标函数，包括微电网系统的能耗成本和碳排放成本，构建低碳调度模型；引入机组功率约束、储能装置约束、碳排放约束；利用改进粒子群算法对低碳调度模型进行求解并根据所述方案对微电网系统进行优化调度。本发明通过改进后的算法，寻优能力强，收敛速度快，能够有效分配微电网系统中各机组的出力，能够合理有效的分配微电网系统中各机组出力，提供既经济又环保的优化调度方法。

本发明授权一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取微电网系统基础数据和负荷数据，主要包括电负荷、购电价、售电价，结合微电网系统中机组自身的特性，构建微电网系统的综合成本目标函数；综合成本目标函数的公式为：Fm＝minFN+FC1；式中：Fm表示微电网系统的综合运行成本的总和最小，FN表示微电网系统的能耗成本，FC表示微电网系统的碳排放成本；步骤S2：以微电网系统综合运行成本最小为目标函数，包括微电网系统的能耗成本和碳排放成本，构建低碳调度模型；所述微电网系统中的碳排放成本，可用公式表示为： 式中：a、b、c分别为蓄电池、柴油机、燃气轮机在t时刻单位功率碳排放因子；Kc为超额部分单位碳排放功率的惩罚系数；St为t时刻当前机组的碳排放配额功率；ε为单位功率排放配额系数；δ为碳排放成本系数；Dt为t时刻当前机组实际所产生的碳排放功率；ΔEt为超额部分碳排放功率；将系统实际的碳排放量与碳交易机制下系统所分配的碳排放额度进行差值比较，对相关机组引入了不同的碳排放因子，并引入惩罚系数，如果实际碳排放量超出碳排放配额，微电网系统会选择引入惩罚机制的调度模型，能够有效规范微电网系统的碳排放标准，实现各机组出力的“再分配”，降低碳排放量，使微电网系统的综合成本达到最小；步骤S3：引入微电网系统约束条件；步骤S4：利用改进粒子群算法在Matlab中进行仿真，对低碳调度模型进行求解，求解低碳调度模型而获得低碳调度方案；并根据方案对微电网系统进行优化调度；优化调度的方法为：首先，采用改进的粒子群算法迭代寻优，得到第i个粒子迭代更新后的速度Vnew,i、位置Xnew,i为：Vnew,i＝ω×vi×c1×r1×pbesti-xi+c2×r2×gbesti-xi19；Xnew,i＝Xi+Vnew,i20；式中：vi、xi分别表示第i个粒子的速度和位置；ω为惯性系数，即惯性权重因子；c1、c2是学习因子，分别代表自身经验系数、社会经验系数；r1、r2为范围在0到1之间的随机常数；pbesti、gbesti分别代表第i粒子自身经过的最优位置与整个粒子群的经验最优位置；从惯性权重因子和学习因子两个方面对粒子群算法进行改进，改进后的策略为： 式中：d是当前迭代次数；K是总迭代次数；ρ是调整系数；ωstart、ωend是惯性权重因子的初始值和终止值；c1，start、c1，end表示c1的初始值和终止值；c2，start、c2，end表示c2的初始值和终止值；pbesti为粒子i的个体极值；n为总的粒子数。

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