[發(fā)明專利]基于改進JAYA算法的多微電網(wǎng)優(yōu)化方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010317610.X | 申請日： | 2020-04-21 |
| 公開（公告）號： | CN111445092A | 公開（公告）日： | 2020-07-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王燦;董慶國;張高瑞;陳思睿;田恬 | 申請（專利權(quán)）人： | 三峽大學(xué) |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 宜昌市三峽專利事務(wù)所 42103 | 代理人： | 吳思高 |
| 地址： | 443002 *** | 國省代碼： | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 改進 jaya 算法 電網(wǎng) 優(yōu)化 方法 | ||
基于改進JAYA算法的多微電網(wǎng)優(yōu)化方法，包括步驟1：建立多微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化模型；步驟2：建立微電網(wǎng)經(jīng)濟運行約束條件；步驟3：引入非線性變異算子改進JAYA算法；步驟4：利用改進JAYA算法對多微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化模型進行求解，從而得到多微電網(wǎng)內(nèi)各電源的輸出功率。本發(fā)明一種基于改進JAYA算法的多微電網(wǎng)優(yōu)化方法，該方法求解精度高，具有較強的抗早熟收斂能力。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于微電網(wǎng)優(yōu)化運行技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進JAYA算法的多微電網(wǎng)優(yōu)化方法。
背景技術(shù)
微電網(wǎng)作為分布式能源就地消納的有效方式得到了迅速發(fā)展，隨著微電網(wǎng)的發(fā)展，局部區(qū)域內(nèi)由部分聯(lián)系緊密的微電網(wǎng)形成的多微電網(wǎng)系統(tǒng)開始出現(xiàn)。多微電網(wǎng)相對于單微網(wǎng)具有更高的運行穩(wěn)定性和經(jīng)濟性，更有利于新能源的高滲透綜合利用。為了實現(xiàn)對分布式發(fā)電單元的最優(yōu)調(diào)度，使多微電網(wǎng)內(nèi)微電網(wǎng)所有者經(jīng)濟效益最大化的同時提高多微電網(wǎng)的運行穩(wěn)定性，有必要對多微電網(wǎng)經(jīng)濟運行策略展開深入的研究。
現(xiàn)有技術(shù)文獻中：A hybrid harmony search algorithm with differentialevolution for day-ahead scheduling problem of a microgrid with considerationof power flow constraints(ZHANG Jingrui,WU Yihong,GUO Yiran.A hybrid harmonysearch algorithm with differential evolution for day-ahead scheduling problemof a microgrid with consideration of power flow constraints[J].AppliedEnergy,183:791-804.)針對由光伏發(fā)電、柴油發(fā)電機、風(fēng)力發(fā)電機和儲能電池組成的微電網(wǎng)的最優(yōu)日前調(diào)度模型，提出了一種將協(xié)調(diào)搜索與進化微分相結(jié)合的方法。混合粒子群算法在微電網(wǎng)經(jīng)濟優(yōu)化運行的應(yīng)用(吳定會，高聰，紀志成.混合粒子群算法在微電網(wǎng)經(jīng)濟優(yōu)化運行的應(yīng)用[J].控制理論與應(yīng)用，2018,35(4):457-467.)使用混合粒子群算法對微電網(wǎng)中可控分布式發(fā)電單元的出力安排進行優(yōu)化，以提升微電網(wǎng)運行經(jīng)濟性。基于人工蜂群算法的微電網(wǎng)環(huán)保經(jīng)濟調(diào)度(薛貴挺，張健.基于人工蜂群算法的微電網(wǎng)環(huán)保經(jīng)濟調(diào)度[J].電工電氣，2016,(6):57-60.)針對考慮了系統(tǒng)運行安全約束的微電網(wǎng)環(huán)保經(jīng)濟調(diào)度模型，采用人工蜂群算法進行求解。基于遺傳算法的微電網(wǎng)經(jīng)濟運行優(yōu)化(陳天翼，劉宏勛.基于遺傳算法的微電網(wǎng)經(jīng)濟運行優(yōu)化[J].電器與能效管理技術(shù),2017,(21):54-58,)考慮了微電網(wǎng)的運行成本和環(huán)境污染排放成本，采用遺傳算法對優(yōu)化模型進行求解。
上述群體智能算法具有簡單、易于實現(xiàn)和收斂迅速的優(yōu)點，因此在微電網(wǎng)領(lǐng)域受到了較多的關(guān)注。然而，上述群體優(yōu)化算法均存在早熟收斂的問題。
發(fā)明內(nèi)容
為改進上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提出一種基于改進JAYA算法的多微電網(wǎng)優(yōu)化方法，該方法求解精度高，具有較強的抗早熟收斂能力。
本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：
基于改進JAYA算法的多微電網(wǎng)優(yōu)化方法，包括以下步驟：
步驟1：建立多微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化模型；
步驟2：建立微電網(wǎng)經(jīng)濟運行約束條件；
步驟3：引入非線性變異算子改進JAYA算法；
步驟4：利用改進JAYA算法對多微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化模型進行求解，從而得到多微電網(wǎng)內(nèi)各電源的輸出功率。
所述步驟1中，多微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)表達式為：
其中，N為多微電網(wǎng)中微電網(wǎng)集合，T為多微電網(wǎng)優(yōu)化周期；
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G06Q10-00 行政；管理
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