[发明专利]基于改进的多元宇宙优化算法的微电网优化调度方法

说明书

一种基于改进的多元宇宙优化算法的微电网优化调度方法，属于电力系统优化调度领域，步骤为：建立微电网中光伏机组模型、风力发电机组模型、燃气轮机模型、储能元件模型；建立孤立微电网动态多目标优化调度模型；利用改进的多元宇宙优化算法进行求解，宇宙膨胀时期，黑洞和白洞存在机会均等，如果存在虫洞则黑洞穿越虫洞在最优宇宙周围以TDR旅行距离率进行探索成为白洞；若不存在虫洞，则黑洞基于已穿越的白洞进行螺旋式星系公转，采用指数形式改进传统的旅行距离率TDR，在迭代中寻找微电网优化调度模型的最优解。本发明的目的是为了能够更加有效地指导微电网的调度工作，减少微电网综合运营成本，提高电力系统稳定性。

技术领域

本发明属于电力系统优化调度领域，特别涉及一种基于改进的多元宇宙优化算法的微电网优化调度方法。

背景技术

目前已有不少学者研究了传统优化调度的问题。《智能电网经济运行的多目标调度优化策略》(DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2010.02.001.郑漳华等，2010年)中以有功网损、污染物排放量和电压稳定程度3个指标作为多目标优化目标，通过分析建模，为智能电网的监控运行提供了思路，但文中并未考虑微电网的经济运行；《New hybrid geneticoperators for real coded genetic algorithm to compute optimal control of aclass of hybrid systems》(Applied Soft Computing,6(1):38-52.M.Senthil Arumugam等,2005年)中提出了遗传算法种群初始化的多种方法，除按设备容量、发电成本关系确定调度方案以获取对应的初始种群外，还引入了线性规划方法.但上述种群初始化方法主要针对单目标遗传算法，并未涉及多目标进化算法。

微电网优化调度需要考虑多个层面的因素,如可靠、安全以及环境保护等方面,以及微电源特性的深入分析,与大电网的能量交换等。因此,微电网优化调度是一个复杂优化问题,微电网优化调度时目标函数和约束条件均比较多,传统优化算法已不适用于解决微电网优化调度问题,无法满足微电网调度的准确性和经济性的要求。

发明内容

鉴于背景技术所存在的技术问题，本发明所提供的基于改进的多元宇宙优化算法的微电网优化调度方法，提高了微电网优化的效率和精度，提高了微电网运行的可靠性。

为了解决上述技术问题，本发明采取了如下技术方案来实现：

一种基于改进的多元宇宙优化算法的微电网优化调度方法，步骤为：

步骤1：引入一天中各时段内机组的光伏出力、风电出力、燃气轮机出力、柴油发电机出力、储能元件出力及负荷需求；

步骤2：建立微电网优化调度模型，包括系统的运行成本模型和污染物排放费用模型；

步骤3：以最小系统运行成本和最小污染物排放费用为目标函数优化目标模型，以电源功率约束、功率平衡约束、线路传输功率约束以及蓄电池约束构建系统约束条件模型，从而建立孤立微电网动态多目标优化调度模型；

步骤4：满足约束条件的情况下，随机初始化一个多元宇宙种群U及各优化参数；

步骤5：迭代开始，计算并更新各宇宙的膨胀化率，即适应度，对初始宇宙进行择优，根据轮盘机制，宇宙拥有的白洞或黑洞转移宇宙物体，更新宇宙群；

步骤6：白洞选择虫洞穿越，黑洞围绕对应白洞公转；

步骤7：采用指数形式改进传统多元宇宙优化算法的旅行距离率TDR；

步骤8：重复步骤5至步骤7直至算法收敛，得出各类型电源出力最优策略。

优选地，步骤1中，太阳能光伏电池的输出功率表示为：