[發(fā)明專利]基于改進的自適應(yīng)遺傳算法的獨立微網(wǎng)配置優(yōu)化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410342043.8
• 申請日: 2014-07-18
• 公開（公告）號: CN104184170B
• 公開（公告）日: 2017-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊秀;李成;張美霞;王海波;郭鵬超;鄧虹;劉方;徐文麗;時珊珊;劉舒
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)上海市電力公司;上海電力學(xué)院
• 主分類號: H02J3/46
• 分類號: H02J3/46;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司31001
• 代理人: 吳寶根

1.一種基于改進的自適應(yīng)遺傳算法的獨立微網(wǎng)配置優(yōu)化方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

1）設(shè)定微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：微網(wǎng)系統(tǒng)由風(fēng)力發(fā)電機組、光伏組件、柴油發(fā)電機、蓄電池、電負荷和變換器組成，分別建立風(fēng)機、光伏陣列、柴油發(fā)電機和儲能裝置模型；

2）建立微電網(wǎng)的優(yōu)化配置模型：

A：設(shè)定目標(biāo)函數(shù)：目標(biāo)在滿足微電網(wǎng)系統(tǒng)供電可靠性的前提下，使微網(wǎng)綜合投資費用最低，目標(biāo)函數(shù)如下：

式中：T為運行時間；N為電源的類型數(shù)目；x=[x₁,x₂,…,x_N]為決策變量，x_i為第i種電源的數(shù)目；C_CPi（t）、C_OMi（t）、C_Fi（t）、C_Ei（t）、C_Di（t）、C_Si（t）分別為t時刻第i種電源的初始投資成本、運行和維護成本、燃料費用、懲罰費用、環(huán)保折算費用、發(fā)電補貼；

B：設(shè)定約束條件，分別設(shè)定微源功率約束、滿足負載供電電源個數(shù)約束、蓄電池電量約束和供電可靠性約束；

3）用改進的自適應(yīng)遺傳算法進行配置優(yōu)化：

Ⅰ：染色體編碼和初始種群的生成：染色體x=(x₁,x₂,x₃,x₄)^T的各分量分別表示風(fēng)機、光伏、蓄電池、柴油發(fā)電機的安裝容量，對染色體采用二進制編碼方式進行編碼，對于染色體的每一個基因位，在滿足相應(yīng)的約束條件下，隨機產(chǎn)生一個基因，依次逐次進行，即可生成一個染色體，如此重復(fù)操作，直至生成所需規(guī)模大小的初始群體；

Ⅱ：帶有自適應(yīng)罰函數(shù)的適應(yīng)度函數(shù)：

帶有罰函數(shù)的適應(yīng)度函數(shù)為eval(x)=z(x)p(x)，z（x）為目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換后最大化函數(shù)，

通過適應(yīng)性罰函數(shù)來處理約束g_i(x)≤b_i，i=1,2,…,m的情況，對當(dāng)代種群P（t）中給定一個個體x情況下，構(gòu)造自適應(yīng)罰函數(shù)為，?

其中，

，

g_i(x)為第i個約束條件關(guān)于x的函數(shù)；b_i為第i個約束條件的上限值；Δb_i（x）代表著當(dāng)前染色體對第i個約束條件的偏離值，Δb_i^max是當(dāng)前種群中對第i個約束條件的最大偏離值；a為懲罰因子，可取為（0,1）區(qū)間上的值；ε是一個很小正數(shù)；

Ⅲ：選擇參與交叉和變異的個體：采用精英選擇和輪盤賭選擇相結(jié)合的方式，選擇參與交叉和變異的個體，在選擇算子中，先找到當(dāng)前群體中適應(yīng)度最高的個體，允許其不經(jīng)過交叉和變異，直接進入下一代，并替換下一代中群體中適應(yīng)度最差的個體，將剩余個體按照輪盤賭選擇法進行操作；

Ⅳ：采用改進改進的自適應(yīng)遺傳算法IAGA的交叉算子和變異算子：

IAGA的交叉率P_c和變異率P_m公式，如下：

其中f_max為每一代種群的最大適應(yīng)度值；f_avg為每一代種群的平均適應(yīng)度值；f′為要交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值；f為要變異個體的適應(yīng)度值，

A=9.903438，?P_c1=0.8，P_c2=0.6，P_m1=0.04，P_m2=0.005；

Ⅴ：采用最大終止代數(shù)的方法確定是否終止迭代過程，尋求一組最優(yōu)的(x₁x₂x₃x₄)，使目標(biāo)函數(shù)的值最小。