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基于多目标粒子群优化的独立光伏系统优化设计：马来西亚案例研究

DOI：10.3390/pr8010041 期刊：Processes 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出了一种多目标粒子群优化（MOPSO）方法，用于独立光伏（SAPV）系统的最优容量配置。通过分析负荷缺电概率（LLP）评估系统技术性能，以生命周期成本（LCC）和能源平准化成本（LCE）作为经济评价指标。采用MATLAB软件实现该PSO方法的两种改进变体——自适应权重PSO（AWPSOcf）和Sigmoid函数PSO（SFPSOcf），用于优化光伏组件的串并联数量及储能电池数量。以马来西亚某农村地区全年逐时气象数据和典型负荷需求为案例，验证所提SAPV系统的性能。结果表明：AW/SFPSOcf方法能在目标LLP值下提供多种配置方案及对应最低成本，其中SFPSOcf方法在适应度函数值0.031268、LLP值0.002431、LCC 53167美元、LCE 1.6413美元时展现出最优配置选择的精度优势。通过迭代法验证了AW/SFPSOcf方法的准确性。
作者： Hussein Mohammed Ridha，Masoud Ahmadipour，Chandima Gomes，Hashim Hizam
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种多目标粒子群优化（MOPSO）方法，用于独立光伏（SAPV）系统的最优容量配置，该方法综合考虑技术评估中的失负荷概率（LLP）分析，以及经济性指标中的生命周期成本（LCC）和能源平准化成本（LCE）。

研究成果

SFPSOc f方法在选择最优配置方面展现出优越性，其适应度函数值为0.031268，LLP值为0.002431，LCC为53167美元，LCE为1.6413美元。该研究表明所提出的方法在优化SAPV系统容量配置方面具有有效性。

研究不足

该研究仅限于马来西亚的一个特定案例，并使用了特定类型的光伏组件和蓄电池。研究结果的普适性推广至其他地区或系统可能需要进一步验证。

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