基于改进帝国竞争算法的微电网优化调度

研究了并网状态下的微电网经济运行,并将改进的帝国竞争算法运用到并网模式下的微电网经济调度中。建立包含光伏、风机、燃料电池及蓄电池的微电网并网运行模型,调度模型以微电网运行成本最小为目标,以各个机组的出力限制、功率平衡、储能情况等为约束条件,由于帝国竞争算法在计算时收敛速度慢,将模糊隶属函数与轮盘算法引入帝国竞争算法来求解所建立的数学模型,通过改进的帝国竞争算法求得了最佳的出力方式。     

基于二层规划的能源互联微电网能量优化调度方法

针对能源互联微电网能量优化调度问题,采用二层规划理论进行建模。以能量枢纽转化矩阵为上层决策变量,以系统综合运行成本最小为目标函数,构建上层模型;以电能子网、热能子网、气能子网以及交通子网的优化运行计划为下层决策者,以能源子网运行经济性指标为目标,计及各能源子网运行的必要约束,构建下层模型。分析得到模型的广义Nash均衡和Stackelberg-Nash均衡,采用反向学习机制改进帝国竞争算法,并采用改进的帝国竞争算法对所建立的模型设计求解流程。最后,算例分析表明,所建立的模型适用于多能互补协调的能源互联微电网能量优化调度问题,能充分发挥系统运行的经济性。     

基于改进蜣螂算法的微电网优化调度研究

为了协调微电网中各分布式电源的出力,以达到微电网综合运行成本最小的目的,构建了包含风电、光伏、柴油发电机、微型燃汽轮机、燃料电池及蓄电池的微电网优化调度模型。为了克服蜣螂算法(DBO)随机初始化生成的种群个体质量不高和求解高维问题时容易陷入局部最优的缺点,将反向学习策略和自适应t分布变异运用到蜣螂算法中,提出了一种改进的蜣螂算法(IDBO),将IDBO、DBO、灰狼算法及蝙蝠算法运用到所建立的微电网优化调度模型中,并对求解结果进行分析。研究发现,在收敛速度、收敛精度和稳定性方面,IDBO均优于其他三种算法。同时,按照IDBO所求得的分布式电源出力方案,可降低微电网的综合运行成本,证明了算法改进的有效性。     

基于PSO的并网微电网优化运行

针对微电网并网运行下的优化运行问题,综合考虑含微电网经济成本、环境成本及微电网与大电网交易成本,使系统的总运行成本最低,建立了微电网多目标优化模型。考虑并网微电网运行约束条件,采用粒子群算法对模型进行求解,实现对各微电源负荷的优化分配。以某地的实际数据为例,对所提模型进行仿真,验证了提出的负荷优化调度模型可有效降低发电的综合成本。     

基于储能调度模式的微电网不平衡功率平抑两阶段优化方法

依据2阶段优化理论提出基于储能调度模式的微电网不平衡功率平抑方法,第一阶段以微电网综合平抑成本最小为目标,计及必要约束条件,其中储能电站不平衡功率平抑量通过储能充放电虚拟成本收益模型制定;第二阶段以第一阶段制定的储能电站不平衡功率平抑量为基础,制定储能电站内各个储能的不平衡功率分配方案。通过引入群体反向学习机制和混沌搜索对基本帝国竞争算法进行改进,并采用改进帝国竞争算法对所建立的模型进行求解。最后通过一个算例验证了所提方法能够在有效维持微电网系统功率平衡的前提下,降低不平衡功率平抑成本,具有较好的经济效益。     

考虑经济成本的微电网调度运行

为提高微电网经济运行水平,首先以微电网发电成本最小为目标,考虑微电网运行实际约束条件,将蜂群算法运用到并网状态下的微电网经济调度模型中;其次,将对立学习策略初始化种群,改善初始种群质量,同时将Metropolis准则引入蜂群算法,提高跳出局部最优解的概率;最后,以并网状态下的微电网为例,比较未改进蜂群算法与改进蜂群算法优化结果.结果 表明,改进蜂群算法的调度方案降低了微电网的日调度综合成本,同时验证了所改进算法在求解微电网调度优化问题上的有效性与优越性.     

并网模式下交直流混合微电网的优化调度研究

交直流混合微电网通过双向AC/DC功率变换器将交流微电网和直流微电网互联,其优化调度不同于传统微电网。研究以微网系统综合经济成本最优为目标,以系统可靠性为约束条件,建立了微网内各可控单元的优化调度模型。采用改进的萤火虫算法进行优化求解,得到并网模式下交直流混合微电网的优化调度结果及综合运行成本,并与传统交流微电网和直流微电网进行了对比分析。结果表明,交直流混合微电网能够有效降低系统综合运行成本,提高清洁能源利用率。     

基于反向变异麻雀搜索算法的微电网优化调度

针对麻雀搜索算法寻优过程中可能陷入局部最优,导致收敛速度下降的不足,提出一种反向变异麻雀搜索算法（TSSA）,利用反向学习策略对优势个体的选择和自适应t分布变异的扰动特性,改进算法的搜索能力。以综合运行成本最低为目标建立了微电网优化调度模型,利用反向变异麻雀搜索算法进行优化求解与分析。对比仿真实验结果表明此改进算法可行有效,且具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、寻优精度和稳定性上优于多种算法,能为微电网调度提供合理建议,使微电网获得更佳的综合效益。     

基于多模态多目标果蝇优化的风光燃储微网优化调度

为了实现风光燃储微电网经济环保优化运行,提出了基于种群分区多模态多目标果蝇优化的微网优化调度算法。引入可平移负荷和可中断负荷响应,建立了以风光燃储微电网的运行经济成本和环境污染成本最小为目标函数的多目标优化模型。模型的求解采用三分区的多策略多模态多目标果蝇优化算法——将果蝇种群分为3个区并引入特殊拥挤距离,自适应地调整收敛性和多样性。与5种其他算法进行对比仿真实验,结果表明,所提出的风光燃储微网优化调度算法在全局最优求解、收敛性、多样性以及所得到的最优解集精度等方面具有明显的优势,能有效降低微电网优化的运行成本和环境成本。     

计及多种成本的微电网调度研究

依据备用成本、运行成本和环境成本最小的原则构建了微电网环境经济调度模型，采用含时变加速系数的改进粒子群算法对模型进行求解。通过实际算例仿真，验证了所构建模型可使微电网的运行优化更加合理，可有效减小微电网运行的备用成本、运行成本和环境成本，可为微电网环境经济调度下制定相应的备用计划提供参考。     

计及可转移负荷的微电网优化调度

针对微电网运行特性以及用户对微电网的影响,采用一种综合考虑新能源消纳和分时电价的可转移负荷调度策略,构建了计及可转移负荷的微电网调度模型。通过引入交叉变异和基于反向学习策略的黑洞吸引机制,提出一种改进的花朵授粉算法,对所构微电网调度模型进行求解。最后通过算例验证了所提算法与模型的有效性,结果表明合理引入可转移负荷能够促进新能源消纳,降低微电网运行成本。     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护。对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真结果表明,该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染,促进微电网的优化运行,并验证了改进的粒子群算法的优越性能。     

基于增强烟花算法的移动式储能削峰填谷优化调度

移动式储能技术的发展与应用为配电网削峰填谷提供了新的思路与方法。基于移动式储能系统提供充放电服务的时空灵活性,提出一种综合考虑削峰填谷可靠性与经济性的双层优化调度方法。首先,建立移动式储能削峰填谷双层优化调度模型,上层以等效负荷标准差最小和净收益最高为优化目标,旨在减小负荷峰谷差,同时实现价格套利;下层以网损最小为优化目标,确定移动式储能最优调度策略。然后,开发适用于移动式储能削峰填谷优化调度的求解算法,针对下层模型的高维非线性特性,提出一种柯西变异与高斯变异相结合的改进增强烟花算法。最后,结合IEEE 33节点配电系统和某地区实测负荷数据进行仿真分析,结果验证了所提模型与求解算法的有效性和可行性。     

基于改进蝙蝠算法的微网群能量优化方法

针对微网群如何稳定运行以及最大程度减少网群运行成本等问题,进行了基于改进蝙蝠算法的微网群能量优化研究。系统以离网运行的两个交流微电网和一个直流微电网构成的微网群作为研究对象,构建包含集中储能系统的微网群架构,利用运行成本和环境影响成本为多目标函数建立优化调度模型,通过二元对比权定法将多目标函数转化为单目标函数,采用基于Tent映射与柯西变异的改进蝙蝠算法进行能量优化。结果表明,对比传统的微网群优化方法,该系统能量优化方法具有较好的系统运行稳定性,有效提高了系统经济效益,使得日运行综合成本降低了14.63%。     

考虑微电网间能量互济的多微电网日前经济优化策略

当一定区域内大量微电网接入配电网时,微电网的调度高效性以及运行经济性将难以保证,为此提出基于实时电价的并网多微电网日前经济优化策略。首先以多微电网总运行成本最低为目标,通过协调多微电网内各微电网之间能量互济、微电网与配电网之间的能量交互以及微电网内部各分布式发电单元的出力分配,实现多微电网的经济优化;继而为求解该模型,提出基于非线性变异算子的改进Jaya算法以获得更高的求解精度以及抗早熟收敛能力。测试结果表明:该经济优化模型能切实降低多微电网的总运行成本,所提出的改进优化算法具有良好的求解性能。     

采用改进BBO算法的并网型微电网电源优化配置

针对并网型微电网的分布式电源优化配置问题,以年综合经济投资最小为目标,计及设备年等值投资成本、运行维护成本、燃料成本、环境折算成本以及年购电成本和余电出售收益,考虑分布式电源出力约束、系统自平衡度和冗余度等约束,建立了并网型微电网优化配置模型;同时提出一种基于余弦迁移模型、变尺度分段Lo-gistic混沌和高斯变异策略改进的生物地理学优化(BBO)算法用于模型求解。仿真结果验证了所提模型的合理性,并表明改进的BBO算法具有良好的收敛速度和收敛精度。     

低碳环境下计及柔性负荷和电锅炉的电热联合系统优化调度

在大力提倡电能生产向绿色低排转型的背景下,构建了能够同时兼顾电能生产经济性和低碳性的含风电电热联合系统综合优化调度模型,在系统发电侧加装电锅炉以解耦热电机组“热电耦合”约束,在需求侧调度柔性负荷以实现负荷调峰。优化模型以系统发电运行成本最小为经济优化目标,以碳交易成本最小为低碳优化目标,应用模糊双目标优化方法将双目标优化问题单目标化并采用帝国竞争算法进行求解,实现了对电热联合系统经济性和低碳性的兼顾。通过对不同场景下含风电的电热联合系统进行算例分析,验证了本文优化模型及求解算法的有效性和优越性。     

计及直接负荷控制的商业建筑型微电网优化运行方法

商业建筑型微电网作为微电网的一种典型形式,得到了广泛应用,其优化运行是一门重要课题。商业建筑型微电网内配置了较大容量的可控负荷,考虑对这些负荷进行直接负荷控制,以系统综合运行成本最小为目标函数,建立商业建筑型微电网优化运行模型。引入混沌搜索对基本万有引力算法进行改进,并采用改进万有引力算法对建立的模型进行求解。最后通过一个仿真算法验证了模型的正确性和有效性,该方法能够在不降低用户舒适度的前提下,降低系统综合运行成本,且改进万有引力算法相比较传统的算法有着更优的求解性能。     

考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度

为减少微电网系统运行的碳排放量,同时考虑可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响,提出了一种基于鲁棒优化的微电网低碳经济调度模型。首先,利用两阶段鲁棒优化方法消除可再生能源出力不确定性对系统调度结果的影响。其次,将阶梯式碳交易机制引入系统的运行调度阶段,以减少微电网系统的碳排放量。然后,建立了包含风电、光伏机组、微型燃气轮机、燃料电池及储能设备的微电网低碳经济调度模型,以各设备运维成本、系统购能成本和碳交易成本之和最小为优化目标,采用C&CG算法对所提调度模型进行求解。最后通过算例对所提优化调度模型进行验证。结果表明：两阶段鲁棒优化方法能够有效提高系统抵御风险的能力、引入阶梯式碳交易机制则可有效减少微电网运行的碳排放量。     

基于分层次DBSCAN-VBSO算法的区域综合能源系统两阶段调度优化

构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响应,构建了实时调度优化模型;为求解上述调度优化模型,提出了一种分层次密度聚类的变异头脑风暴优化(DBSCAN-VBSO)算法,通过保持种群多样性以增强算法的优化性能和计算效率;对综合能源系统两阶段调度模型和求解算法进行仿真计算。算例结果表明:采用两阶段调度优化模型能够有效提高可再生能源利用率,降低系统运行成本。并且算例结果验证了分层次DBSCAN-VBSO算法在求解此类优化问题时的有效性和优越性。