基于灰狼算法的微电网优化调度：风光储与需求响应的经济调度解决方案

内容概要：本文详细介绍了灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）在微电网优化调度中的应用，尤其针对风光储系统和需求响应的经济优化调度进行了深入探讨。首先，文章解释了灰狼算法的基本原理及其在多变量非线性优化问题中的优势，然后展示了如何将该算法应用于具体的微电网调度场景。文中提供了Python代码框架，用于初始化狼群、更新位置以及定义适应度函数。适应度函数不仅考虑了发电成本、储能损耗和需求响应补偿，还加入了对储能SOC（荷电状态）的约束处理。此外，文章讨论了需求响应的价格弹性模型和风光储协同出力的优化策略。通过实际案例对比，灰狼算法相较于粒子群算法（PSO）表现出更好的收敛性能和更高的经济效益。 适合人群：从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士，以及对群体智能算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要解决多约束非线性优化问题的微电网调度场景，旨在通过优化风光储系统和需求响应策略，实现经济性和稳定性的双重目标。 其他说明：文章强调了灰狼算法在处理复杂约束条件方面的灵活性和高效性，同时也指出了算法参数设置的经验值和注意事项。对于希望深入了解微电网优化调度和群体智能算法的读者来说，本文提供了一个全面的技术指南。