基于遗传算法的微网能量优化管理策略

本文提出了一种基于遗传算法的微网能量优化管理策略。解决了储能单元涉及多时段的复杂规划问题，将储能智能管理、经济负荷分配、运行效益优化等问题转化成为单一优化问题进行求解，降低了算法的复杂度，充分考虑到微网的运行特性，使其在保持对可再生能源充分利用的同时达到利润最大化。提出以微网内储能原件荷电状态及电压百分比作为决策变量，对不同形式分布式发电系统建立统一的约束矩阵模型，充分考虑了分布式能源发电能力的动态变化，使分布式发电系统能量管理更有效。能量管理模型对储能单元与分布式电源统一建模，将储能智能管理、经济负荷分配、运行效益优化等多目标优化问题转化成为单目标优化问题进行求解；设计了两种运行策略，实现了微网在孤立和并网两种模式下的经济运行，采用改进的遗传算法进行求解。通过一个小型微网算例验证了所提模型和算法的有效性，算例结果表明该模型实现了微网的最优运行，相关结果可用于微网的经济效益评估。