基于区间数的改进NSGA-Ⅱ算法在微电网优化调度中的应用

针对分布式电源出力和负荷波动随机性等不确定因素对微电网运行稳定性和经济性的影响,提出在微电网的优化调度中结合有功和无功优化,以满足安全性和可靠性要求。引入区间数来表述含不确定因素的优化调度目标函数及约束条件,并建立以微电网发电费用、电压偏差量和网损为优化目标的动态多目标优化调度模型。同时提出一种基于区间数的多属性决策NSGA-Ⅱ算法来求解上述模型中的线性多目标函数,从而得到整个调度周期内的多目标优化调度Pareto最优解。最后利用17节点微电网仿真系统进行了仿真计算,计算结果表明本文方法可以协调优化调度问题中的经济性、安全性和可靠性,同时相比单一的有功或无功优化调度可以得到更优的微电网运行费用。     

基于Pareto支配法的微电网多目标能量优化短时调度策略研究

微电网中存在风力发电、光伏发电等微电源,其发电的波动性限制了微电网调度的跟随性和实时性。因此,使用储能装置对波动性微电源进行功率平抑,以降低其接入微电网时的波动性,确保微电网短时调度的可行性。微电网短时调度考虑从技术、经济和环境等方面对各类微电源进行能量优化配置,并使用Pareto支配法对微电网多目标优化问题进行了求解。对单步求解生成的Pareto解集,使用权重系数法、附加目标法和调度空间法进行了调度方案筛选,确定了短时调度情况下的调度策略。     

基于高斯-柯西变异帝国竞争算法的微电网优化调度

为提高微电网运行经济性,建立了以微电网综合运行成本最小为目标函数的微电网优化调度模型。利用高斯变异和柯西变异对帝国竞争算法进行改进,采用高斯-柯西帝国竞争算法对微电网优化调度模型进行求解,并与其他优化算法对比分析。结果表明,高斯-柯西帝国竞争算法求解的微电网综合运行成本为4 485.62元,低于其他优化算法;调度方案能够优化微电网系统内各分布式电源出力,合理与上级配电网交换电能,使微电网综合运行成本最小。验证了模型的正确性及求解方法的优越性。     

基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化

针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题,为实现节能减排的目标,以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标,建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法,得到多目标问题的Pareto最优解集,并针对微电网优化问题约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进。仿真结果表明,改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法,文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议,实现根据用户需求的微电网灵活调动,达到减少运行费用和污染气体排放的效果。     

采用分布式单纯形法的微电网分散式动态经济调度

对含多种分布式电源的微电网,基于分布式单纯形法,提出了一种求解微电网动态经济调度问题的分散式优化算法。通过对目标函数进行线性化,建立了微电网动态经济调度的线性规划模型。将每个分布式电源均视为独立的智能体,从而将线性规划模型中的成本向量和约束方程系数矩阵按智能体进行分块,进而采用分布式单纯形法求解。每次迭代过程中,智能体通过通信网络传递当前解对应的最优基和成本向量。所提算法不需要中央控制器的参与,智能体间具有一定的信息保密性,且通信次数与通信网络的直径成线性增长的关系。最后,以某实际微电网为测试系统,验证了线性化模型的准确性和算法的有效性。     

大电网多目标动态优化调度的解耦算法及并行计算

针对风电规模化接入,兼顾发电总燃料耗量、污染气体排放量和购电费用最小的大电网多目标动态优化调度模型,提出基于法线边界交叉(NBI)法和原对偶内点法的多目标解耦算法及并行计算。该算法首先根据NBI法的基本原理将多目标优化问题转换为一系列单目标优化问题,再根据内点法求解这类单目标优化问题时形成的修正方程系数矩阵的特殊结构,对修正方程进行解耦降阶处理,实现静态变量和动态变量的解耦分离,最后借助Matlab并行计算平台实现并行计算,快速有效地得到一系列均匀分布的Pareto最优解,为运行人员提供决策指导。在某省级电力系统上的计算结果表明,所提算法能够快速、有效地获取多目标动态优化调度问题的Pareto最优解集,具有很好的实用价值。     

孤岛微网多场景机会约束动态调度

风光出力与负荷在时空分布上具有波动性和间歇性,该文按风速段拟合风电预测误差分布,采用Beta分布拟合光伏出力分布,按时段拟合负荷分布.根据风速和调度时段的不同采用卷积推广方法求解各场景下约束条件成立的分布函数.以微电网运行维护成本和环境成本最小为目标,构建微电网多目标机会约束动态调度模型.采用改进多目标教与学算法对模型进行求解.算例验证了模型与算法的有效性.然后采用蒙特卡罗模拟法产生随机场景进行调度.其结果表明,与传统机会约束调度(单场景)相比,多场景机会约束动态调度的后验置信水平更高,进一步确保了系统的安全性,提高了策略的鲁棒性.     

微电网多目标优化运行研究

包含分布式电源的微电网以其灵活、清洁、经济的能源供需模式,成为了智能电网建设的一个重要组成部分。为充分发挥微电网中分布式电源的经济性和环保性,建立微电网优化运行的多目标函数模型,在此基础上分析多目标优化问题的求解算法。在粒子群优化算法中加入子种群杂交操作,使其适用于多目标优化问题的求解,并将其应用于微电网的优化运行。以发电成本、环境成本和甩负荷补偿成本为子目标函数,进行仿真验算。算例结果表明所述算法可实现微电网多目标优化运行。     

考虑微电网供电潜力的配电网孤岛划分

针对含微电网的配电网发生故障后恢复供电的孤岛划分问题,提出考虑微电网供电潜力的配电网多目标孤岛划分优化模型。首先提出了考虑微电网内间歇性电源与负荷随机性的基于风险电量的微电网供电潜力评估方法,在此基础上建立了以恢复供电的负荷加权和尽可能大、孤岛数尽可能少、孤岛平均供电综合置信度水平尽可能高为目标函数的配电网孤岛划分优化模型;通过比较单目标方向寻优所得非劣解构成的Pareto解集与理想目标的满意度距离,建立了求解多目标优化问题的优化方法。算例表明所提多目标孤岛划分模型与方法能够得到较为满意的供电恢复方案。     

含多种分布式电源的微电网经济调度

针对含多种分布式电源的微电网经济调度问题,以微电网各机组的出力和蓄电池、电动汽车的电量为约束条件,考虑微电网中设备的投资费用、运行维护费用、燃料消耗费用和能量交易费用,以微电网在一个完整的调度周期的总运行费用最小为目标函数,建立微电网经济调度模型,采用粒子群优化算法对燃气轮机的每小时输出功率进行优化。仿真结果表明:该模型能有效降低微电网的运行成本,其粒子群优化算法与其他算法相比具有简单、易实现、精度高等优点。     

分布式电力系统中微网功率负荷最优分配

分布式电力系统中微电网功率最优化问题,是指在满足各个微网运行约束条件下优化各微网的出力,使整个微电网电压损耗最小、功率损耗最小和经济运行成本最优为目标函数。针对微电网孤岛运行时的优化调度问题,在微网模型的基础上建立了多目标优化模型,利用遗传算法,在三个目标之间采用线性加权法进行处理,将多目标优化转化为单目标进行求解,并通过算例仿真验证该方法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的微电网经济调度研究

微电网经济调度是一个复杂的多约束、多目标非线性优化问题。为了实现微电网中各微电源设备的经济运行,充分发挥分布式能源的发电优势,基于改进粒子群优化算法对微电网经济调度进行研究。在研究中,提出光伏发电预测与负荷预测背景下的微电网多目标模型,考虑蓄电池使用寿命,以经济成本最低和环境成本最低为目标,利用改进粒子群优化算法进行求解。通过案例分析,确认了研究成果的有效性。     

考虑综合评估的孤立微网优化调度

针对微网孤岛运行模式下的优化调度,从经济性和可靠性2方面考虑,提出在传统微网经济调度模型中加入综合评估模型,得到不同侧重目标下的最优调度方案。首先,在热电联产的微网结构上,建立了包含运行成本最低和负荷缺电率最低为目标函数的微电网优化调度模型;其次,考虑到不同目标之间存在的矛盾,应用多目标粒子群算法结合调度策略,在MATLAB环境下对所建立的优化调度模型进行求解,得到一系列Pareto最优解;最后,通过利用基于层次分析法的综合评估模型对Pareto解集进行评价,再结合实时需求分析,为决策者提供最优调度方案。算例通过对某孤岛型微电网进行分析,验证了模型的可行性和实用性。     

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

近些年,风能、太阳能等可再生资源为主的分布式电源在微电网中得到广泛应用。为寻求微电网的随机经济优化,在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,本文提出基于机会约束理论的微电网随机经济优化调度模型。该优化模型考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及蓄电池中能量的不确定性;以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,再采用粒子群算法进行寻优求解;同时研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响。最后,对随机优化模型和确定性模型进行了对比,比较结果证明随机优化模型性能优于后者。算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。     

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

随着风能、太阳能等可再生能源的开发利用,基于分布式电源的微电网安全经济调度日益引起人们关注。本文考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及储能蓄电池中能量的不确定性,提出在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,建立基于机会约束理论的微电网随机经济优化模型。该模型以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,并采用粒子群算法进行寻优求解。最后,通过对随机优化模型和确定性模型进行了对比,并研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响,算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。     

基于分层多目标优化的微电网能量管理算法

针对微电网运行过程中的经济成本、环境代价和用电负荷的优化问题,以帕累托(Pareto)理论为基础,结合NSGA-Ⅱ多目标算法,引入了能够综合考虑微电网调度过程中多方面需求的分层多目标优化算法。使用多层目标循环优化流程,保证了算法的全局寻优能力,且使得算法适用于微电网供需两侧优化问题的求解。算法中引入同化过程加快算法的收敛速度;引入隔离交叉变异改善了算法的Pareto前沿分布特性,有效地提升了算法的寻优能力。最后通过算例验证了本算法的有效性。     

考虑相关性的微电网DG接入优化研究

对微电网中的分布式电源(DG)接入进行优化配置可以大大地提高微电网运行的可靠性和经济性。在考虑DG接入的相关性以及负荷重要性的基础上,建立了以考虑DG接入相关性并以微电网运行经济性最优为目标函数的多目标分层优化模型,并采用改进的粒子群算法(IPSO)进行求解。将优化模型及IPSO算法应用于一28节点微电网网架中,通过不同优化方案的对比证明了微电网中对DG接入进行优化配置的重要性,同时表明IPSO算法对于求解此类问题的可行性和有效性。     

基于混沌的多Agent粒子群算法在微电网并网调度中的优化研究

考虑到微电网中的分布式电源具有较强的波动性和随机性,会对微电网并网的优化运行带来较大影响,在满足系统约束条件下,提出综合考虑各分布式电源发电成本、环境治理费用、微电网并网收益和新能源发电补贴的微电网并网多目标优化调度模型。针对现有标准粒子群算法中可能存在的局部收敛等问题,将多Agent技术和混沌优化的思想引入粒子群算法中,提出一种多Agent混沌粒子群算法用于求解微电网并网多目标优化调度问题,并结合实际微电网案例验证所提出的数学模型的合理性与优化算法的有效性。     

基于改进微分进化算法的微电网动态经济优化调度

针对微电网静态经济调度忽略了各时段之间内在联系的不足,考虑风电机组、光伏电池以及钠硫电池等不确定性因素对经济调度的影响,以微电源出力和微电网运行成本最小为目标函数,建立了微电网动态经济调度模型。采用VC++编制了利用改进微分进化算法的微电网动态经济调度程序,通过改变动态交叉因子,提高了算法的收敛速度和防止陷入局部最优的能力。根据微电网算例结构的特点,分别针对微电网孤网/并网运行情况,制定了微电源的出力原则和运行控制策略。计算结果表明,采用动态优化理论的微电网经济调度较静态调度在成本节约上更具优势,也使得钠硫电池的充放电更具有全局性和实际意义。     

考虑与电动汽车换电站互动的微电网经济调度

为实现电动汽车换电站(BSS)与微电网所有权不同时微电网运行优化,建立了微电网经济调度双层优化模型。在上层模型中,微电网调度中心是决策机构,其目标函数是微电网供电成本最小;在下层模型中,BSS运营商是决策机构,在考虑换电需求量不确定性的基础上,建立以BSS利润最大为目标函数的盒式集合鲁棒优化模型。上、下层优化模型通过微电网向BSS提供的个性化电价实现互动。采用入侵杂草算法和CPLEX软件分别对上、下层优化问题进行求解,得到微电网内部可控微电源的出力和个性化电价,实现微电网和BSS的共同利益。对某中压微电网进行算例分析,结果验证了所提模型及算法的合理性和有效性。