[发明专利]一种改进遗传算法的多微电网优化调度方法

摘要

本发明涉及一种改进遗传算法的多微电网优化调度方法。针对微电网群内能量调度的不确定性，本发明将一种自适应调整变异算子的策略引入到遗传算法中，使得变异算子在算法早期，具有较大的值，增大算法寻优的搜索范围，提高算法的全局寻优能力；而随着迭代的进行，变异算子逐渐减小，使算法在小范围内精细搜索，提高算法的收敛能力。本发明能够有效提高微电网群运行的经济性与可靠性。

主权项

1.一种改进遗传算法的多微电网优化调度方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一：初始化在微电网群优化过程中，初始化算法种群的规模N、算法搜索的最大迭代次数C以及交叉概率Pc；步骤二：计算种群个体的适应度值根据建立的微电网群优化目标函数计算每个个体对应的适应度值；由于微电网群优化的目标函数是求微电网群运行费用的最小值，因此，把函数的倒数作为个体的适应度值；步骤三：选择最优个体根据步骤二计算出的个体适应度，选择出适应度值高的个体；步骤四：交叉操作根据给定的交叉因子和交叉策略，将两个父亲一代的信息进行交叉组合，产生新的优秀个体；步骤五：生成变异算子：式中，it为算法当前迭代次数，T为算法设置的最大迭代次数，A为控制参数，介于0到0.95之间；步骤六：变异选择根据生成的变异算子，对种群内个体进行随机变异；步骤七：交叉操作和变异操作生成的新一代个体返回步骤二进入下一次循环；步骤八：判断是否达到最大的迭代次数，满足则输出最优值对应的最优个体，不满足，转到步骤二继续执行。