Abstract-Det elastiska beteendet hos efterfrågekonsumtionen som används tillsammans med andra tillgängliga resurser som distribuerad generation (GD) kan spela en avgörande roll för framgången för smarta nät. Den intensiva användningen av distribuerade energiresurser (DER) och de tekniska och avtalsmässiga begränsningarna resulterar i storskaliga icke-lineära optimeringsproblem som kräver att beräkningsbaserade intelligensmetoder löses. I detta dokument föreslås en Partikel Swarm Optimization (PSO) baserad metodologi för att stödja minimeringen av driftskostnaderna för en virtuell kraftspelare som hanterar resurserna i ett distributionsnät och nätverket självt. Till resurserna hör den DER som är tillgänglig under den aktuella tidsperioden och den energi som kan köpas från externa energileverantörer. Nätbegränsningar övervägs. Den föreslagna metoden använder Gaussian mutation av de strategiska parametrarna och kontextuell självparameterisering av den maximala och minsta partikelhastigheter. I fallstudien behandlas ett verkligt distributionsnät för 937 bussar, med 20310 konsumenter och 548 distribuerade generatorer. De erhållna lösningarna jämförs med ett deterministiskt tillvägagångssätt och med PSO utan mutation och Evolutionär PSO, båda med hjälp av självparameterisering. Index Terms-Demand svar, energiresurshantering, partikel svärm optimering, virtuell kraftspelare.
För att hantera driftkostnaden för kraftverk, partikel svan optimering (PSO) algoritm har använts i REF.
Modified Particle Swarm Optimization Applied to Integrated Demand Response and DG Resources Scheduling
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}