基于改进人工鱼群算法的微电网经济调度

针对微电网调度的问题,以微电网经济成本最小与污染排放气体最少为目标,建立了微电网日优化运行的数学模型。针对人工鱼群算法易陷入局部最优的问题,将人工鱼群的觅食和随机行为与天牛须搜索算法中天牛位置更新方法相结合,提出基于天牛须搜索算法的人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm based on beetle antennae search algorithm,BAS-AFSA)求解所建立的数学模型。最后以一个微电网系统为例,在并网运行的情况下,结合标准人工鱼群算法作对比,仿真结果表明,所提算法能够合理安排微源出力,降低了总成本,微电网获得了更好的综合效益。     

计及附加机会收益的冷热电联供型微电网动态调度

在分时电价及微电网并网运行条件下,为更好地调度储能和可调度型微电源并优化微电网购电及售电功率,建立了计及附加机会收益的冷热电联供(CCHP)型微电网动态调度模型。以一个包含风机、光伏电池、储能、燃料电池、CCHP系统的微电网为例,采用基于模拟退火的粒子群优化算法对调度模型进行动态寻优,从而求得调度周期内各微电源的最佳经济出力,同时比较了CCHP系统相对于分产系统的优势。算例分析验证了所述模型和算法的有效性,仿真结果表明:并网运行条件下,计及附加机会收益的CCHP型微电网调度模型能够在能源梯级利用和节能减排的基础上,优化网内各组成部分的出力从而降低微电网的运行成本。     

基于改进蝙蝠算法的微电网优化研究

为了协调微电网中各微电源的优化调度,文中研究了涵盖光伏、风电、储能、燃气轮机和燃料电池的分布式电源,在微电网并网与孤岛运行条件下,建立了以发电费用和污染物处罚费用最低的目标函数,并采用了具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法求得一个调度周期内各个分布式电源的最优出力及总运行成本,最后将仿真结果与基本蝙蝠算法的结果相比较,从而验...     

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。     

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。     

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。     

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。     

用于微电网MAS调度的拍卖算法

在以多代理系统(MAS)作为微电网运行支撑平台的背景下,本文依据MAS分布式控制的特点,及拍卖算法对MAS的适应性,提出了基于拍卖算法的微电网MAS调度任务分配的实现方法。在调度周期内,利用拍卖算法,综合微电网内分布式电源、储能设备及可控负荷等可控单元参与调度任务代价与收益,可以得到最优或接近最优的微电网内调度方案。最后,本文阐述了以综合成本最低为目标的智能微网日前调度原则,并依据典型的智能微网设计案例对模型进行了分析。     

复合储能微电网有效载荷调度方法研究

针对传统有效载荷调度方法不能利用哈尔顿序列,导致存在调度精度差、稳定性差的问题,提出基于改进人工鱼群算法的微电网电能调度方法。建立微电网复合储能调度模型,使锂电池与超级电容的储能状态达到均衡,并将电网调整到等效电压状态。在传统人工鱼群算法基础上,引入哈尔顿序列,改善初始种群选择时随机性过大的弊端。通过持续更新人工鱼群个体的位置和速度,并将全局寻优的过程从单一个体扩展到全部种群,识别出最优电能传输路径,实现复合储能微电网有效载荷调度。实验结果表明,研究方法的预测电能传输量与实际量最为接近,损耗最低,同时能够保证微电网系统负荷总量平稳变化,调度有效性更好。     

含生物质能的微电网多目标优化调度

针对农村及偏远地区可利用的生物质能以及我国扶贫攻坚进入最后阶段,建立了含风、柴、储,生物质能的微电网,综合考虑燃料、电能交互、投资折旧、维护及环境成本等变动成本,使系统在一个调度周期内的总运行成本最低,建立了微电网多目标经济优化模型。在计及国家对可再生能源补贴价格的基础上,采用改进遗传算法进行求解。当基本遗传算法陷入某个局部最优解时,从临时Parcto解集中保留拥挤距离最大的个体,使个体密度小的Parcto解占优,从而使算法迅速跃出局部最优。24 h内优化的结果对比表明,所提的优化调度方案具有很好的实用性和应用前景。     

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MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

基于ICA和NSGA-Ⅱ组合算法的微电网优化调度

为了提高微电网运行的经济性,提出了一种基于ICA和NSGA-Ⅱ组合算法的微电网优化调度方法。首先对含有多种分布式电源的微电网结构进行分析;然后通过ICA算法筛选对微电网运行经济性影响较大的因素,并建立相关目标函数和约束条件;接着结合改进NSGA-Ⅱ算法建立优化调度模型;最后利用该组合算法对含多种分布式电源的微电网进行优化调度仿真分析。其结果表明：基于ICA和NSGA-Ⅱ组合算法的后期搜索能力强,且收敛速度快。通过该算法得到微电网经济运行成本值仅为1 120.2元/天,比PSO算法和FPA算法分别少了150.5元/天和733元/天,并且其收敛速度比PSO算法快28%。此外,通过组合算法得到的微电网优化调度能够有效调节系统内分布式电源输出功率,使得系统功率分配更合理。当电网售电价高和负荷大时,充分利用分布式电源发电以降低购电成本,起到削峰填谷的效果,使系统运行的经济性达到最佳。     

上网电价及DG补贴对微电网调度结果的灵敏度分析

在面临整治全国各地区的严重雾霾现象的背景下,中国大力支持新能源的开发与利用,在原有的补贴基础上,开放分布式电源(DG)接入电网。考虑微电网内各DG发电成本及碳排放成本,以一天为一个优化周期,以经济、环保、减排和可靠性为原则,构建微电网低碳调度模型,制定微电网并网时的低碳调度策略,利用混沌粒子群算法进行求解,调整各DG的出力以及从主网的购售电量,实现一天内微电网综合低碳成本最低。在此基础上,针对微电网上网电价和DG补贴金额,对微电网调度结果进行了灵敏度分析,可对政府促进微电网建设、节能减排和新能源推广等政策制定提供参考。     

基于改进PSO算法的微电网调度方法

针对微电网存在较大传输损耗的问题,文中提出了一种适用于光伏、风力发电的微电网日前调度模型。该模型在满足各种约束条件的情况下,以最小化风机、光伏电池、储能单元和燃气轮机的发电成本及运行成本的总和为目标。同时,由于微电网日前调度是一个混合整数非线性问题,提出了一种随机最优近邻PSO算法,用于求解该多目标优化问题。最后,使用该算法对IEEE 9-bus系统进行仿真测试。实验结果表明,对于微电网的日前调度问题,提出的算法对微电网在正常和故障运行情况下均具有较高的可靠性。     

基于智能单粒子算法的微电网经济调度

为充分消纳可再生能源,以分时电价为杠杆,通过经济调度手段,对微电网内分布式发电资源进行优化配置。在综合考虑各类分布式电源发电成本和环境成本的基础上,计及热电联供收益、电能交易收益、电价补贴等多项运行收益,建立微电网多目标经济函数。考虑储能系统在不同时间断面上的耦合性问题以及时移特性,结合分时电价、净负荷曲线进行预调度。考虑微电网实时调度的快速性要求,运用智能单粒子算法搜索调度变量的最优解,并与常规粒子群算法进行对比。算例分析了基于冬季典型日数据的微电网调度方案和各项经济指标,结果表明微电网调度模型、调度策略和优化算法合理有效。     

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。     

基于改进粒子群算法的微电网多时段经济调度

分布式微电源与储能装置的广泛接入使微电网联网系统的能量交换形式更为复杂。研究微电网系统中各个时段的分布式电源和储能装置的协调优化调度,将大大降低微电网运行成本,提高系统电网经济调度能力。论文考虑负荷需求、微电源维护成本、购电、售电价格和网络损耗等微电网运行约束条件,建立了微电网经济调度目标函数模型,分别研究了微电网处在孤网和并网下多时段经济调度。运用了动态规划算法来协调微电网各时段的经济调度,即将各时段储能的最大容量离散成若干个小区间分别作为储能的上下限,同时提出在各时段的每个区间容量采用改进粒子群算法对微电源出力进行优化,最终求出各时段储能的最优状态及其它微电源的最优出力。通过算例验证了所提微电网多时段经济调度方法对各个时段的微电源及储能装置协调优化调度和微网运行经济成本,取得很好的效果。     

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。     

微电网经济低碳调度模型与方法初探

建立微电网经济低碳调度数学模型,综合考虑运行成本和碳排放量,采用理想点法处理多目标优化问题,利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群算法对模型进行求解。以一个30节点的微电网系统为算例,给出日负荷曲线及风、光发电预测结果,比较采取单目标调度策略和经济低碳综合调度策略时微电网的运行特性。研究表明经济低碳调度在经济性和环保性两方面实现了平衡,综合运行效益较优。