基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理.docx

基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理
论文标题：基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理
摘要：
光伏微网系统作为一种新兴的能源系统，在能源供应与需求的平衡以及能源管理方面具有重要意义。然而，光伏微网系统的能量管理问题仍然存在挑战，如如何实现高效的能量调度和优化运行。为了解决这一问题，本文提出了一种基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理方法。具体来说，KC-LSSVM用于建立微网系统的能量预测模型，通过利用最大发散分离算法（MAFSA）对模型进行优化，以实现光伏微网系统的能量管理。
关键词：并网光伏微网系统、能量管理、KC-LSSVM、MAFSA
1.引言
光伏微网系统是通过光伏发电、储能设备和电网之间的协调配合来实现对能源的高效利用的系统。能量管理是光伏微网系统中的一个关键问题，直接影响到系统的能源供应与需求的平衡以及运行效率。因此，对并网光伏微网系统的能量管理进行深入研究具有重要意义。
2.相关工作
目前，关于光伏微网系统的能量管理涉及到能量预测、能量调度和优化运行等方面的研究。其中，光伏发电的能量预测是能量管理的基础，通过准确预测光伏发电的输出功率，可以为系统的能量调度提供依据。目前常用的能量预测方法包括神经网络、支持向量机等。然而，传统的预测算法存在着复杂的参数调整和局部极小值的问题，限制了预测效果的提升。
3.方法
本文提出了一种基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理方法。首先，使用KC-LSSVM建立光伏发电的能量预测模型。KC-LSSVM是一种改进的LSSVM算法，通过核函数和相关参数的优化，具有更好的泛化能力和预测精度。接着，利用最大发散分离算法对KC-LSSVM模型进行优化，以提高预测效果。最后，将预测结果应用于能量调度和优化运行中，实现系统的能量管理。
4.实验分析
为了验证所提方法的有效性，本文设计了一组实验，并将所提方法与其他能量预测方法进行比较。实验结果表明，基于KC-LSSVM-MAFSA的能量预测方法能够准确预测光伏发电的输出功率，与实际值之间的误差较小。同时，在能量调度和优化运行方面，所提方法能够实现系统的高效能量管理，提高系统的能源利用效率。
5.结论
本文提出了一种基于KC-LSSVM-MAFSA的并网光伏微网系统的能量管理方法，通过光伏发电的能量预测、能量调度和优化运行等步骤，实现了对系统能量的高效管理。相对于传统的能量管理方法，所提方法具有更好的预测精度和操作性能，为光伏微网系统的发展提供了一种有效的能量管理方案。
参考文献：
[1]XiongS,TangDL,ShiJX,etal.Energymanagementofgrid-connectedphotovoltaicmicrogridsystembasedonmulti-objectiveoptimization[J].RenewableEnergy,2017,102:168-177.
[2]YangC,HouK,YuWM,etal.Energymanagementofgrid-connectedphotovoltaicmicrogridsusingamodifiedparticleswarmoptimization[J].AppliedEnergy,2019,256:113935.
[3]GengW,FangJ,WangC,etal.SolarenergypredictionwithtemporalfeaturefusionusingLSSVM[J].AppliedEnergy,2019,237:338-349.