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0 前言
1 激励型DR和价格型DR
2 激励型DR模型
3 Python代码实现
4 自适应多群体优化算法（AMPO）
5 Python代码实现
0 前言
风、光等清洁能源因具有环保、资源丰富等优点而受到电力行业的重视,电力行业开始大力发展清洁能源发电。同时,风、光等清洁能源在发电时具有间歇性和随机性的特点﹐并入电网运行后会对电网的稳定性和可靠性造成一定的影响。目前,微网系统被普遍认为是提高风、光等清洁能源利用率的有效手段。激励型需求响应(Demand Response,简称DR)是指根据政府或电力公司发布的相关激励政策,用户主动调整自身用电行为,从而缓解负荷峰值时段电力供应紧缺的一种有效措施。在微网中引人激励型DR措施﹐能够引导用户合理用电,优化负荷侧需求分布。
1 激励型DR和价格型DR
激励型DR基于事先签订的合同,由电力公司向用户直接发送控制信号,以达到特定的响应目标。而价格型DR则通过价格信号引导用户自行调整用电行为。
2 激励型DR模型
激励型DR是根据电网供需状态制定的相关激励政策,可引导用户在电力供应紧张时减少用电需求,从而获得相应的补偿。激励型DR的合同中一般规定了响应补偿标准以及响应容量。
3 Python代码实现
基于激励型需求响应（Python实现）
4 自适应多群体优化算法（AMPO）
尽管存在一些元启发式算法，但相对于优化问题的板块规格，有效算法的数量仍然很少。无疑，这促使研究人员不断开发新的算法来填补这一空白。另一方面，最近提出的一些基于隐喻的算法由于滥用隐喻而受到批评，而且在某种程度上，它们的最终表现，特别是在解决现实世界的问题方面，是值得怀疑的。其中一个主要障碍是许多实际问题有不同的特点。例如，金融投资组合优化可能具有不同的维度，由不同的资产集给出，这意味着解决此类问题需要一个具有高适应性的优化算法。尽管一些研究将一些元法学应用于投资组合优化，但这些方法的可扩展性和适应性还没有被仔细研究。此外，许多研究人员经常使用的OR-Library数据集的规模相对较小，即最多只有225个资产。因此，许多现有的元启发式方法在一些基准问题上获得了令人印象深刻的结果，但通常不能解决这种具有挑战性的实际问题。
与其他元启发式算法相比，AMPO 可以在各种优化问题的探索和利用能力之间实现自适应平衡。为了证明其有效性，AMPO 对 28 个著名的基准函数进行了评估。此外，还进行了参数敏感性分析和搜索行为研究。
本算法和其他一些算法的比较如下：
