[发明专利]一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法与系统

权利要求书

1.一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法，其特征在于，包括：

获取局部阴影下光伏阵列的各个阵列单元的辐照度；

建立光伏阵列模型，包括：建立光伏矩阵，所述光伏矩阵用于双射光伏阵列的重构方案，建立约束关系，所述约束关系用于限定光伏矩阵的元素，以方便后续算法处理；

建立多目标黏菌优化模型，黏菌包括：位置、第一适应度与第二适应度，所述黏菌位置为光伏矩阵，所述黏菌第一适应度为光伏电站的额定输出功率与光伏阵列的输出功率的功率差值，所述黏菌第二适应度为调频信号与光伏阵列的输出功率的功率差值；

利用多目标黏菌优化算法，对所有黏菌位置进行多次迭代，每一次迭代中，每个黏菌均根据当前位置，获取光伏阵列的输出功率，并更新第一适应度与第二适应度；

获取最后一次迭代的所有黏菌，从中筛选出所有的优质黏菌，所述优质黏菌为，对任一其他黏菌，该优质黏菌满足第一、第二或第三条件中至少一个条件，所述第一条件为优质黏菌的第一适应度小于其他黏菌的第一适应度，所述第二条件为优质黏菌的第二适应度小于其他黏菌的第二适应度，所述第三条件为优质黏菌的第一适应度与第二适应度分别等于其他黏菌的第一适应度与第二适应度；

从优质黏菌中，利用综合评价指标权重方法选出一个黏菌，将该黏菌的位置还原成光伏阵列的重构方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法，其特征在于，所述建立光伏矩阵，所述光伏矩阵用于映射光伏阵列的重构方案，同时利用黏菌特性，约束光伏矩阵，以方便后续处理，具体为：

初始化一个矩阵，使得该矩阵的任一元素满足：a_ij＝i；

将该矩阵作为光伏矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法，其特征在于，所述第一适应度与第二适应度的公式如下：

其中，f1为第一适应度，f2为第二适应度，为光伏电站的额定输出功率，T表示调频的时间周期，P_pv(t)表示光伏电站在第t个控制时段的输出功率，P_FR(t)表示第t个控制时段的调频信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法，其特征在于，所述对所有黏菌位置进行多次迭代，具体为：

基于黏菌算法，利用本次迭代的所有黏菌的第一适应度，获得第一种群，并计算第一种群所有黏菌的第一适应度与第二适应度；

将第一种群的所有黏菌按照非支配排序规则，归类到多个层级中，所述非支配排序规则基于最小化第一适应度与最小化第二适应度这两个目标实现对黏菌的按层级排序；

对任一层级的黏菌按照第一适应度或第二适应度的大小进行排序，并计算拥挤度，所述拥挤度反应同一层级相邻两个黏菌的第一适应度或第二适应度的差值大小；

基于黏菌算法，利用本次迭代的所有黏菌的第二适应度，获得第二种群，并计算第二种群所有黏菌的第一适应度与第二适应度，将第二种群的所有黏菌按照非支配排序规则，归类到多个层级中，对其任一层级计算拥挤度；

对第一种群或第二种群的任一层级分别设置合理的过滤阈值，过滤掉拥挤度小的黏菌，使得过滤后的两个种群的剩余黏菌数量恰好等于过滤掉的黏菌数量；

将两个种群的剩余黏菌作为下一次迭代的所有黏菌。

5.根据权利要求4所述的一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法，其特征在于，所述对第一种群或第二种群的任一层级均设置合理的过滤阈值，具体为：

设置的过滤阈值满足：层级数值越小，过滤阈值越大。

6.根据权利要求1所述的一种基于多目标黏菌优化算法重构光伏阵列的方法，其特征在于，所述利用综合评价指标权重方法选出一个黏菌，具体为：

通过VIKOR决策算法，对任一优质黏菌计算其群效用值和个体遗憾值，将二者以一定的权重结合为综合评价值，选出综合评价值最高的优质黏菌。