基于多种群协同进化遗传算法的智能小区需求响应调度策略

杨斌; 陈振宇; 阮文骏; 陆子刚; 黄奇峰

doi:10.3969/j.issn.1009-1831.2019.02.003

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基于多种群协同进化遗传算法的智能小区需求响应调度策略

研究与探讨 | 更新时间：2026-03-05

- 基于多种群协同进化遗传算法的智能小区需求响应调度策略
- Demand response dispatching strategy for intelligent community based on multi⁃group co⁃evolution genetic algorithm
- 电力需求侧管理 2019年21卷第2期
- 作者机构：
  
  1. 国网江苏省电力有限公司,南京,210024
  2. 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,南京,210019
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目（SGJS0000YXJS701014）
- DOI：10.3969/j.issn.1009-1831.2019.02.003
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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杨斌, 陈振宇, 阮文骏, 等. 基于多种群协同进化遗传算法的智能小区需求响应调度策略[J]. 电力需求侧管理, 2019,21(2).

杨斌, 陈振宇, 阮文骏, et al. Demand response dispatching strategy for intelligent community based on multi⁃group co⁃evolution genetic algorithm[J]. 2019, 21(2).
杨斌, 陈振宇, 阮文骏, 等. 基于多种群协同进化遗传算法的智能小区需求响应调度策略[J]. 电力需求侧管理, 2019,21(2). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.02.003.

杨斌, 陈振宇, 阮文骏, et al. Demand response dispatching strategy for intelligent community based on multi⁃group co⁃evolution genetic algorithm[J]. 2019, 21(2). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.02.003.

摘要

针对包含多种用能资源的智能小区中需求响应调度问题，首先建立储能、光伏和电动汽车的优化模型，目标函数设置为系统和电网的交换电量和总运行费用最小。然后利用多种群协同进化遗传算法优化结果。最后，以某智能小区为例，利用MATLAB工具对负荷模型进行仿真分析，验证所建模型的正确性和可行性，结果表明所设计的策略提高了光伏消纳率，降低了小区的运行费用。

Abstract

For the demand response scheduling problems in an intelligent community containing multiple energy resources

the optimal model is firstly established concerning energy storage

photovoltaic and electric vehicles. The objective function is the minimum exchange quantity and total operation cost between the system and the grid. Then the multi?group collaborative purification genetic algorithm is used to obtain the optimization result. Finally

taking a smart community as an example

MATLAB tool is used to simulate the load model and verify its correctness and feasibility. It shows that the proposed strategy improves the PV consumption rate and reduces the operating cost.

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