[發明專利]一種基于改進二階粒子群算法的微電網群優化調度方法

在審

• 申請號: 202210031104.3
• 申請日: 2022-01-12
• 公開（公告）號: CN114400712A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 方仍存;雷何;嚴道波;楊東俊;黃志強;孫建軍;查曉明
• 申請（專利權）人: 國網湖北省電力有限公司經濟技術研究院;武漢大學
• 主分類號: H02J3/46
• 分類號: H02J3/46;H02J3/28;H02J3/24;G06F30/25;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/00;G06N7/08;G06F111/04;G06F111/08;G06F113/04
• 代理公司: 武漢市首臻知識產權代理有限公司 42229
• 代理人: 高琴

一種基于改進二階粒子群算法的微電網群優化調度方法，該方法先分別構建微電網群內部各類設備的數學模型，并建立以微電網群綜合運行成本最小、風光消納率最大、聯絡線功率波動最小為目標的微電網群優化調度模型，然后以風電、光電、儲能、柴油機組出力作為粒子群的位置，適應度函數作為目標函數，采用改進二階粒子群算法求解上述優化調度模型，以得到微電網群的優化調度方案。該方法不僅在使微電網群整體的運行成本最低的同時降低了微電網并網對配電網的沖擊，而且提高了算法的精度和計算速度。

技術領域

本發明屬于電網優化調度領域，具體涉及一種基于改進二階粒子群算法的微電網群優化調度方法。

背景技術

近年來，隨著化石能源的大量使用，大氣中的二氧化碳含量不斷攀升，環境保護問題日益凸顯，大力發展清潔能源已成為未來趨勢，尤其是風力發電(Wind Turbine，WT)和光伏發電(Photovoltaic，PV)，但如何有效消納具有間歇性和波動性的風光成為亟待解決的問題。微電網(Microgrid，MG)作為一種將風光荷就近連接的小型發配電系統，通過配置一定容量的儲能(Energy Storage System，ESS)和柴油機組，能有效的促進大量的風光接入并進行消納，如何妥善的管理微電網之間、微電網與配電網之間的優化調度成為熱門研究。

微電網群互動優化調度模型主要涉及優化模型和優化算法。優化模型主要包括優化目標和約束條件，約束條件通常為微電網內部設置的運行約束和電能質量指標約束，優化目標通常包括微電網運行的成本、聯絡線功率波動、電能質量指標和環保性等等。優化算法主要為啟發式算法，如遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法等，主要關注點為優化算法的收斂性、計算時間和全局尋優能力，如何將高性能的優化算法用于微電網群優化調度模型成為關鍵性問題。

粒子群算法源于復雜適應性系統，是模擬鳥群行為的模型，在隨機獲得初始解后，通過迭代尋找最優值。每個粒子都有自身的適應度函數值、位置坐標和速度大小與方向，根據全局最優粒子的位置和自身歷史最優位置在可行域空間中搜索。然而傳統粒子群算法存在尋優能力和收斂能力不足的缺點，需要對其進行改進，使其能更好的用于求解微電網群互動優化調度模型。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術中存在的上述問題，提供一種基于改進二階粒子群算法的微電網群優化調度方法。

為實現以上目的，本發明提供了以下技術方案：

一種基于改進二階粒子群算法的微電網群優化調度方法，依次包括以下步驟：

步驟A、分別構建微電網群內部各類設備的數學模型，其中，所述各類設備包括風力發電機組、光伏發電機組、負荷、儲能設備、柴油機組；

步驟B、建立以微電網群綜合運行成本最小、風光消納率最大、聯絡線功率波動最小為目標的微電網群優化調度模型；

步驟C、以風電、光電、儲能、柴油機組出力作為粒子群的位置，適應度函數作為目標函數，采用改進二階粒子群算法求解上述優化調度模型，得到微電網群的優化調度方案。

所述步驟C依次包括以下步驟：

步驟C1、獲取微電網群內部各類設備參數以及風、光、荷運行數據，并初始化改進二階粒子群算法的基本參數；

步驟C2、利用混沌映射生成混沌序列，選擇Logistic映射模型生成初始種群，并將變量反歸一化至搜索空間，得到粒子的初始位置，令迭代次數k＝1，每一個粒子對應每一種優化調度方案；

步驟C3、計算每個粒子的適應度值，并更新每個粒子的歷史最優值和種群的歷史最優值；

步驟C4、根據迭代次數和適應度值計算當前的慣性系數、學習因子和振蕩因子，并更新粒子的速度和位置，同時對粒子的速度和位置進行越限處理；