基于改进北方苍鹰算法的冷热电联供型微电网优化调度

陈广; 刘佩; 徐达; 刘炬; 刘闯

doi:10.3969/j.issn.1672-3643.2025.01.003

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基于改进北方苍鹰算法的冷热电联供型微电网优化调度

更新时间：2025-10-13

- 基于改进北方苍鹰算法的冷热电联供型微电网优化调度
- Optimization scheduling of combined cooling,heat and power microgrids using the improved northern goshawk optimization algorithm
- 宁夏电力 2025年第1期
- 作者机构：
  
  1. 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司,湖北,荆门,448000
  2. 中国地质大学,湖北,武汉,430074
- 作者简介：
  
  [ "陈广（1981），男，工程师，从事配电网调度工作（E-mail：3770565778@qq.com）。" ]
- 基金信息：
  
  中国博士后科学基金会资助项目（2021M692992）
- DOI：10.3969/j.issn.1672-3643.2025.01.003
  中图分类号：
- 网络出版：2025-04-15，
  
  纸质出版：2025
- 稿件说明：
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陈广, 刘佩, 徐达, 等. 基于改进北方苍鹰算法的冷热电联供型微电网优化调度[J]. 宁夏电力, 2025,(1).

CHEN Guang, LIU Pei, XU Da, et al. Optimization scheduling of combined cooling,heat and power microgrids using the improved northern goshawk optimization algorithm[J]. Ningxia electric power, 2025, (1).
陈广, 刘佩, 徐达, 等. 基于改进北方苍鹰算法的冷热电联供型微电网优化调度[J]. 宁夏电力, 2025,(1). DOI： 10.3969/j.issn.1672-3643.2025.01.003.

CHEN Guang, LIU Pei, XU Da, et al. Optimization scheduling of combined cooling,heat and power microgrids using the improved northern goshawk optimization algorithm[J]. Ningxia electric power, 2025, (1). DOI： 10.3969/j.issn.1672-3643.2025.01.003.

摘要

为了实现冷热电联供（combined cooling

heat and power，CCHP）型微电网的经济运行，以综合成本最小为目标函数构建了CCHP型微电网优化调度模型。利用佳点集初始化和柯西高斯变异两种方法对北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization，NGO）进行改进，得到了寻优性能更强的改进北方苍鹰优化算法（improved northern goshawk optimization，INGO）。采用INGO算法对CCHP型微电网优化调度模型进行求解，算例分析结果表明，INGO算法求解的最小综合成本为10 835.94元，计算时间为7.75 s，在求解精度和计算时间方面优于其他对比算法。根据INGO算法获得的调度方案，系统内各设备出力合理，既保证了清洁能源的充分利用，也提高了CCHP型微电网运行经济性。

Abstract

An optimization scheduling model is designed to minimize overall costs for the efficient operation of combined cooling

heat and power (CCHP) microgrids.The northern goshawk optimization (NGO) algorithm is enhanced using two techniques:optimal point set initialization and Cauchy-Gaussian mutation.These adjustments augment the methods effectiveness

yielding the improved northern goshawk optimization (INGO) algorithm with stronger optimization performance.The INGO method is used to address the optimal scheduling model for the CCHP microgrid.The case study findings indicate that the INGO algorithm achieves a minimum comprehensive cost of 10

835.94 yuan

with a computation duration of 7.75 s.This performance surpasses that of other comparative algorithms regarding solution correctness and computational efficiency.The scheduling plan generated by the INGO algorithm produces satisfactory outputs from all system devices

guaranteeing optimal utilization of clean energy and improving the economic efficiency of the CCHP microgrid.

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