基于改进灰狼算法的风光储微电网容量优化配置

李圣清; 乔靖潇; 高泽华; 曾进辉

doi:10.20204/j.sp.2025.08002

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基于改进灰狼算法的风光储微电网容量优化配置

特别推荐 | 更新时间：2025-10-24

- 基于改进灰狼算法的风光储微电网容量优化配置
- Capacity Optimization Configuration of Wind-PV-Storage Microgrids Based on Improved Grey Wolf Optimizer
- 智慧电力 2025年53卷第8期页码：11-19
- 作者机构：
  
  1. 湖南工业大学交通与电气工程学院,湖南,株洲,412007
  2. 湖南省光伏智能电网控制工程研究中心,湖南,株洲,412007
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.08002
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李圣清,乔靖潇,高泽华,曾进辉.基于改进灰狼算法的风光储微电网容量优化配置[J].智慧电力,2025,53(8):11-19.

LI Shengqing, QIAO Jingxiao, GAO Zehua, et al. Capacity Optimization Configuration of Wind-PV-Storage Microgrids Based on Improved Grey Wolf Optimizer[J]. 2025, 53(8): 11-19.
李圣清,乔靖潇,高泽华,曾进辉.基于改进灰狼算法的风光储微电网容量优化配置[J].智慧电力,2025,53(8):11-19. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08002.

LI Shengqing, QIAO Jingxiao, GAO Zehua, et al. Capacity Optimization Configuration of Wind-PV-Storage Microgrids Based on Improved Grey Wolf Optimizer[J]. 2025, 53(8): 11-19. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08002.

摘要

为提升风光储微电网的经济性与运行可靠性，建立了考虑需求响应的风光储微电网模型，并采用一种改进灰狼算法对模型进行求解。针对灰狼算法易于陷入局部最优解的问题，提出以下改进策略：首先，使用佳点集初始化增强初始种群多样性；其次，引入非线性收敛因子以平衡算法的全局搜索与局部开发能力；随后，改进位置更新公式，在初始阶段扩大搜索范围，在后期加速收敛进程；最后，结合透镜反向学习策略与贪心策略实现局部最优跳出。通过测试函数对比和算例分析，验证了该改进算法的有效性。

Abstract

To enhance the economic efficiency and operational reliability of wind-PV-storage microgrids， this paper establishes a demand response-integrated microgrid model and employs an improved grey wolf optimizer （IGWO） for solution. Addressing the tendency of conventional grey wolf optimizer （GWO） to converge to local optima， the following enhancements are proposed: Firstly， good point set initialization is adopted to enhance initial population diversity. Secondly， a nonlinear convergence factor balances global exploration and local exploitation capabilities. Subsequently， the position update formula is modified to expand search scope during initial iterations and accelerate convergence in later stages. Finally， lens opposition-based learning combined with greedy strategy enables local optimum escape. Comparative testing functions and case studies validate the effectiveness of the improved algorithm.

关键词

Keywords

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