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多场景多目标樽海鞘群优化算法用于独立光伏系统容量配置

DOI：10.1016/j.renene.2020.02.016 期刊：Renewable Energy 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 该论文提出了一种新的多场景多目标樽海鞘群优化算法（MS-MOSS），用于独立光伏系统的最优容量配置。准确估算光伏组件和储能电池数量至关重要，因其直接影响系统可靠性和成本。研究通过最小化两个冲突目标，提出了聚焦帕累托最优解的三种场景方案，选取失负荷概率（LLP）和生命周期成本（LLC）构建帕累托前沿。采用迭代法验证所提MS-MOSS算法的优越性，结果表明各场景均能以极高精度和极低成本获得帕累托最优配置。相较于迭代方法，三种场景方案的计算速度分别提升约158倍、194.2倍和141.6倍。第三种方案在解集对帕累托前沿的覆盖度与收敛性方面表现最优。结论证实MS-MOSS算法在独立光伏系统容量配置中具有显著有效性。
作者： Hussein Mohammed Ridha，Chandima Gomes，Hashim Hizam，Seyedali Mirjalili
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

采用一种新型多场景多目标樽海鞘群优化算法（MS-MOSS），以最小化两个相互冲突的目标——负荷缺电概率（LLP）和生命周期成本（LLC）为核心，对独立光伏系统进行最优容量配置。

研究成果

MS-MOSS算法在独立光伏系统容量配置中效果显著，能在系统可靠性和成本之间实现良好平衡。第三种方案（MOSS-NDRW）在覆盖范围和帕累托前沿收敛性方面表现最优。该算法比迭代法更快更高效，适用于可再生能源系统的实际应用。

研究不足

该研究的局限性在于迭代方法对设计空间的敏感性，这可能会影响某些迭代中光伏组件的总数。此外，与所提出的MS-MOSS算法相比，迭代方法的计算时间明显更长。

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