[发明专利]基于改进JAYA算法的多微电网优化方法

说明书

基于改进JAYA算法的多微电网优化方法，包括步骤1：建立多微电网并网优化模型；步骤2：建立微电网经济运行约束条件；步骤3：引入非线性变异算子改进JAYA算法；步骤4：利用改进JAYA算法对多微电网并网优化模型进行求解，从而得到多微电网内各电源的输出功率。本发明一种基于改进JAYA算法的多微电网优化方法，该方法求解精度高，具有较强的抗早熟收敛能力。

技术领域

本发明属于微电网优化运行技术领域，具体涉及一种基于改进JAYA算法的多微电网优化方法。

背景技术

微电网作为分布式能源就地消纳的有效方式得到了迅速发展，随着微电网的发展，局部区域内由部分联系紧密的微电网形成的多微电网系统开始出现。多微电网相对于单微网具有更高的运行稳定性和经济性，更有利于新能源的高渗透综合利用。为了实现对分布式发电单元的最优调度，使多微电网内微电网所有者经济效益最大化的同时提高多微电网的运行稳定性，有必要对多微电网经济运行策略展开深入的研究。

现有技术文献中：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.)针对由光伏发电、柴油发电机、风力发电机和储能电池组成的微电网的最优日前调度模型，提出了一种将协调搜索与进化微分相结合的方法。混合粒子群算法在微电网经济优化运行的应用(吴定会，高聪，纪志成.混合粒子群算法在微电网经济优化运行的应用[J].控制理论与应用，2018,35(4):457-467.)使用混合粒子群算法对微电网中可控分布式发电单元的出力安排进行优化，以提升微电网运行经济性。基于人工蜂群算法的微电网环保经济调度(薛贵挺，张健.基于人工蜂群算法的微电网环保经济调度[J].电工电气，2016,(6):57-60.)针对考虑了系统运行安全约束的微电网环保经济调度模型，采用人工蜂群算法进行求解。基于遗传算法的微电网经济运行优化(陈天翼，刘宏勋.基于遗传算法的微电网经济运行优化[J].电器与能效管理技术,2017,(21):54-58,)考虑了微电网的运行成本和环境污染排放成本，采用遗传算法对优化模型进行求解。

上述群体智能算法具有简单、易于实现和收敛迅速的优点，因此在微电网领域受到了较多的关注。然而，上述群体优化算法均存在早熟收敛的问题。

发明内容

为改进上述现有技术中存在的不足，本发明提出一种基于改进JAYA算法的多微电网优化方法，该方法求解精度高，具有较强的抗早熟收敛能力。

本发明采取的技术方案为：

基于改进JAYA算法的多微电网优化方法，包括以下步骤：

步骤1：建立多微电网并网优化模型；

步骤2：建立微电网经济运行约束条件；

步骤3：引入非线性变异算子改进JAYA算法；

步骤4：利用改进JAYA算法对多微电网并网优化模型进行求解，从而得到多微电网内各电源的输出功率。

所述步骤1中，多微电网并网优化模型的目标函数表达式为：

其中，N为多微电网中微电网集合，T为多微电网优化周期；