[發明專利]基于改進二進制粒子群優化算法的微網優化運行方法

在審

• 申請號: 201410238371.3
• 申請日: 2014-05-31
• 公開（公告）號: CN104166877A
• 公開（公告）日: 2014-11-26
• 發明（設計）人: 徐多;李濤;董默
• 申請（專利權）人: 徐多
• 主分類號: G06Q10/02
• 分類號: G06Q10/02;G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及微網優化運行，尤其涉及一種基于改進二進制粒子群優化算法的微網優化運行方法。?

背景技術

由于能源危機和環境保護問題，包括新能源及可再生能源的分布式發電在電力能源工業日益受到關注。微網作為分布式發電的集成和接入的有效技術手段，提高了分布式電源的靈活性、可控型和經濟性，成為智能電網建設的一個重要技術。?

微網的優化運行是一個復雜的非線性、多約束、多目標的優化問題，傳統的求解算法不能滿足求解需要，一股采用智能優化算法求解。二進制粒子群優化(Binary?Particle?Swarm?Optimization，BPSO)算法具有靈活性大、算法易實現、收斂快、需調整參數少等優點，在微網的優化運行研究上得到廣泛的應用。針對該算法具有種群多樣性差，易早熟收斂，陷入局部最優解的缺點，國內外學者提出了相應的改進算法，如遺傳粒子全算法、模擬退火算法粒子群算法、模糊粒子群算法、蜜蜂進化型粒子群算法等，但這些算法大多只改進了單個粒子或部分粒子的位置，整個種群的飛行方式并沒有得到修正。?

發明內容

本發明要克服應用二進制粒子群算法求解微網優化運行問題時種群易陷入局部最優解的弊端，引入經濟學中的“鯰魚效應”，改進傳統二進制粒子群優化算法，應用于微網優化運行。?

本發明以微網發電成本和環境成本最小為目標，考慮電壓越限、功率平衡、微電源出力限制、微電源爬坡功率限制等約束條件，建立了多約束非線性優化模型，并提出一種帶鯰魚效應的改進二進制粒子群優化算法，求解各時段微電源出力，針對具體實施例，對優化結果進行了分析比較。?

本發明的技術方案為：?

步驟1、對微網中不可控型電源進行發電功率預測，將求得的發電功率負值與預測得到的負荷功率疊加得到凈負荷功率；?

步驟2、對可控型微電源出力進行數學建模，考慮其啟停控制方案，將其出力作為優化變量；?

步驟3、以微網發電成本最小和環境成本最小為目標，考慮不同的微網運行策略，建立微網?優化運行模型；?

步驟4、將經濟學中的“鯰魚效應”引入二進制粒子群優化算法中，求得滿足約束條件的微網優化運行方案。?

與背景技術相比，本發明具有的有益效果是：?

(1)根據微電源輸出功率是否可控，采用不同的控制策略。將不可控型微電源作“負”負荷處理，將求得的發電功率負值與負荷功率疊加得到凈負荷功率。對于可控型微電源，考慮了可控型微電源的啟停控制，采用二進制編碼，加快了模型求解速度。?

(2)在求解模型上采用改進的二進制粒子群優化算法。由傳統BPSO的速度更新公式知，當種群陷入局部最優解時，粒子都聚集在局部最優解附近，兩者間的距離很小，速度幾乎沒有修正，那么在下一次迭代時，粒子將幾乎沒有移動。為改善這個缺陷，在傳統BPSO粒子種群中引入鯰魚效應。?

附圖說明

圖1為基于改進二進制粒子群優化算法的微網優化運行流程圖；?

圖2為本發明微網結構圖；?

圖3為本發明實施例地區典型日風力發電機組、光伏電池發電預測曲線圖；?

圖4為本發明實施例地區負荷及凈負荷曲線圖；?

圖5為本發明實施例中電價水平與微電源綜合成本-輸出功率圖；?

圖6為本發明優化后微網在策略一下24小時的優化結果圖；?

圖7為本發明優化后微網在策略二下24小時的優化結果圖；?

圖8為本發明優化后微網在策略三下24小時的優化結果圖。?

具體實施方案

本發明一種基于改進二進制粒子群優化算法的微網優化運行方法流程圖如圖1所示，包括如下步驟：?

(1)采集微網負荷信息數據、氣象信息數據，綜合微網運行的歷史數據，對進行未來一天的預測，得到未來一天內微網的負荷、風能和太陽能功率預測數據，計算得到凈負荷功率；?

(2)統計微網微電源特性，建立微網內所有可控型微電源的出力數學模型；?

(3)將微網未來一天內的經濟運行分為24個時段，以微網全天運行發電成本和環境成本最小為目標函數，考慮微網內部的各時段功率平衡、節點電壓約束、各設備元件的出力限制/爬坡率限制/開停機成本，建立微網優化運行模型；?

(4)基于步驟(2)中的凈負荷功率數據，采用改進的二進制粒子群優化算法對不同運行策?略下的、步驟(3)中的微網優化運行的數學模型進行求解，得到各時段可控型微電源的機組啟停及出力優化方案。?

一、上述凈負荷功率的求解如下：?