[发明专利]一种微电网并行多目标鲁棒优化调度集成控制方法

权利要求书

1.一种微电网并行多目标鲁棒优化调度集成控制方法，其特征在于，

所述方法包括基于多核集群的微电网并行多目标鲁棒优化调度集成控制机制和基于分子间作用势的多核种群并行多目标进化寻优方法；

所述基于多核集群的微电网并行多目标鲁棒优化调度集成控制机制，在通信网络的支撑下通过配网级、微电网级和单元级三个层次间的协调合作，构造微电网集散式运行模式；基于多核集群运算环境，将网内各个DG的发电控制任务和出力约束范围实时更新任务分配给就地控制器的不同计算内核并行处理，而微电网系统运行计划鲁棒多目标寻优则分配给中央控制器的多个内核进行并行处理，这些过程同时进行，能大幅提高运算效率，同时也减少了将DG本地信息上传至中央控制器的网络传输；采用任务分散并行处理的方式，由各分散式就地控制器的计算引擎利用本地DG单元的发电数学模型，根据当前运行情况及发电影响参数计算出各自DG单元当前的出力可控范围，并上传给中央控制器；由中央控制器根据各DG单元当前出力可调范围、系统负荷需求信息以及运行成本模型和污染排放模型，进行多核环境下的并行鲁棒多目标寻优，快速得到各DG单元的最优出力计划，形成调度指令下达给各DG单元的就地控制器进行发电控制；所述机制有利于快速高效地实现保证电能质量并兼顾节能减排及鲁棒性的微电网鲁棒多目标优化运行目标。

2.根据权利要求1所述一种微电网并行多目标鲁棒优化调度集成控制方法，其特征在于，所述基于分子间作用势的多核种群并行多目标进化寻优方法如下：针对常规群智能进化方法在解决复杂问题时，普遍存在寻优深度与寻优速度的矛盾，以及种群内各个体在进化后期相似度会越来越高而导致进化趋于停滞的现象，将种群中个体看作分子，在个体进化过程中，基于个体间的距离计算个体的分子间作用势，以确定该个体转移或变异的强度及方向，可防止大量的个体在狭小空间内过分聚集而失去多样性，同时可让被强力排斥的个体跳出局部最优；为了提高计算效率，只考虑近距离个体间排斥作用且忽略势能阱深度系数；上述基于分子间作用势的进化变异操作可用下式表示：

上式中，X_i和X_j分别表示从第G代种群中随机选取的个体i和个体j，r₀为临界距离，r_i,j为X_i和X_j间的有效距离，E_i,j为两个体间的排斥分子间作用势，X^G为第G代个体，X^G+1为X^G经分子进化变异操作后产生的中间个体，F为变异尺度因子；

同时，基于多核集群并行运算环境将通常的单种群串行进化扩展到多核种群并行进化，在进化过程中采用多核种群并行交叉变异；不同核种群有不同的初始状态以及采用不同的进化方法和策略，当核种群内部个体随着进化发展而趋于相似时，在核种群间个体仍然会长期存在一定差异，这时通过核种群间个体移民以及上述分子间作用势变异操作以改善个体多样性，克服寻优后期变异失效而导致进化停滞的问题，从而获得优越的深度寻优性能；鉴于多核种群进化过程的多样性较易保持，各核内采用小规模种群进化，同时计算目标函数值和分子间作用势则采用并行处理，进一步提高寻优整体收敛速度；该方法有效解决群智能进化方法在寻优深度和寻优速度间的矛盾。