基于改进白鲸算法的5G基站微电网双层容量优化
幸巧巧
李时东
廖钦一
李云翔
湖北民族大学 智能科学与工程学院,湖北 恩施 445000
摘要：为了缓解能源消耗压力并充分挖掘系统的调度潜力,提出了基于可再生能源发电的第 5 代移动网络(5th generation mobile network,5G)基站微电网"规划-运行"双层容量优化模型及快速求解算法.在规划层以全生命周期成本最小化为目标,在调度层以运行成本最小化为目标,通过双层模型的迭代优化输出容量配置与运行调度的最优解.此外,融合逆向精英策略、纵横交叉策略和旋风觅食策略的多策略改进白鲸优化(improved beluga whale optimization,IBWO)算法能够增强全局寻优能力并加快收敛速度.最后,深入分析了 5G基站的能耗特性,针对须即时处理的敏感型负荷和可延迟处理的容忍型负荷,构建功耗聚合模型,并调度备用储能,提升调控灵活性.结果表明,相较于粒子群算法、灰狼算法、传统的白鲸算法,IBWO算法在日运行成本上分别降低 26.20%、20.54%、20.30%,在年综合成本上分别降低 15.39%、12.87%、10.84%.该研究在降低 5G基站综合成本和提升系统调度能力方面具有重要作用.
关键词：5G基站容量优化储能调控双层模型改进白鲸算法
分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(62365009)湖北省教育厅中青年团队项目(T2021013)
论文发表日期：2025-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 237-243,265 )
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