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        一種運(yùn)用于微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的改進(jìn)蝙蝠算法

        2021-03-06 07:43:04何麗娜陳汝科沈丹青楊凱帆王若昕
        電工材料 2021年1期
        關(guān)鍵詞:算例蝙蝠調(diào)度

        何麗娜,陳汝科,沈丹青,楊凱帆,謝 梟,王若昕,黃 婧

        (1.國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司鐘祥市供電公司,湖北鐘祥 431900;2.國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司沙洋縣供電公司,湖北沙洋 448200)

        引言

        為了提高電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,順應(yīng)智能大電網(wǎng)的發(fā)展理念,微電網(wǎng)系統(tǒng)得到了我國(guó)電力行業(yè)的重視。雖然微電網(wǎng)技術(shù)具有巨大的社會(huì)及經(jīng)濟(jì)意義,但由于微電網(wǎng)具有不穩(wěn)定性,對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,成為亟待研究的問(wèn)題。

        微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題為復(fù)雜的非線性問(wèn)題,因此用傳統(tǒng)單一算法難以有效解決。隨著智能算法的提出,上述問(wèn)題得到了較好解決。文獻(xiàn)[1]提出一種混合蝙蝠算法來(lái)處理結(jié)合熱發(fā)電機(jī)和風(fēng)力渦輪機(jī)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題;文獻(xiàn)[2]提出一種多層次的蟻群算法解決微電網(wǎng)的能量調(diào)度問(wèn)題;文獻(xiàn)[3]用重力搜索算法解決經(jīng)濟(jì)與環(huán)境負(fù)荷調(diào)度問(wèn)題;文獻(xiàn)[4]提出一種量子粒子群算法來(lái)解決考慮風(fēng)電不確定性與碳稅的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題;文獻(xiàn)[5]運(yùn)用蝙蝠算法對(duì)建立的微電網(wǎng)模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,并通過(guò)算例對(duì)比驗(yàn)證了算法的有效性。

        基于以上分析,首先建立運(yùn)行費(fèi)用、污染排放、甩負(fù)荷補(bǔ)償和網(wǎng)損最小的目標(biāo)函數(shù)模型;同時(shí)通過(guò)引入混沌序列,對(duì)蝙蝠算法進(jìn)行改進(jìn),并通過(guò)算例分析驗(yàn)證了該改進(jìn)算法的實(shí)用性。

        1 數(shù)學(xué)模型

        1.1 目標(biāo)函數(shù)

        (1)運(yùn)行成本最低

        發(fā)電成本f1可表示為[6]:

        式中,N為電源設(shè)備數(shù)目;S為燃料費(fèi)用;α為維護(hù)系數(shù);cxt,i為啟停費(fèi)用,Imt為啟停狀態(tài)。

        (2)污染物排放費(fèi)用

        微電網(wǎng)的污染物排放費(fèi)用f2可表示為[7]:

        式中,M為污染物種類(lèi)數(shù);gj為排放價(jià)格。

        (3)系統(tǒng)網(wǎng)損

        系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗的費(fèi)用f3可用式(3)表示[8]:

        (4)約束條件

        約束條件可用式(4)表示:

        式中,rs,rx分別為電源的上下爬坡速度。

        1.2 多目標(biāo)函數(shù)權(quán)重系數(shù)的確定

        本研究中的多目標(biāo)函數(shù),其權(quán)重系數(shù)向量可表示為[9]:

        式中,[αd、βd]為權(quán)重系數(shù)向量,則轉(zhuǎn)化后的單目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為:

        2 蝙蝠優(yōu)化算法的基本原理

        2.1 蝙蝠優(yōu)化機(jī)理

        蝙蝠算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法,通過(guò)模擬自然界中的蝙蝠特征來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題[10]。

        自然界中的蝙蝠常通過(guò)自身的回聲定位功能,來(lái)對(duì)目標(biāo)加以判斷,然后進(jìn)行有效的躲避及捕獵。蝙蝠在搜索目標(biāo)初期會(huì)發(fā)出低頻超聲波擴(kuò)大搜索范圍,當(dāng)確定目標(biāo)所在范圍后,蝙蝠就會(huì)降低響度,從而對(duì)目標(biāo)具體方位進(jìn)行最終確定。以蝙蝠搜索目標(biāo)為靈感,學(xué)者們提出了蝙蝠算法[11,12]。

        2.2 蝙蝠算法改進(jìn)

        (1)自適應(yīng)慣性調(diào)整的方法

        蝙蝠算法的特點(diǎn)是全局最優(yōu)轉(zhuǎn)換局部最優(yōu)值能力解空間的速度較快,但因此也較容易陷入局部最優(yōu)解。為此,引入自適應(yīng)調(diào)整因子對(duì)蝙蝠算法進(jìn)行改進(jìn),即:

        式中,w為慣性權(quán)重因子。

        式(8)是通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到的,實(shí)驗(yàn)表明,隨著w值的增大,算法越趨于全局最優(yōu)值;隨著w值的減小,算法越趨于局部最優(yōu)值。算法流程如圖1所示。

        圖1 算法流程圖

        (2)混沌搜索策略

        利用混沌搜索和正則優(yōu)化搜索的隨機(jī)性和遍歷性,將優(yōu)化解線性變換到解空間,可表示為:

        式中,bi,s,ai,s分別為xi,s的最大值和最小值。

        2.3 算法步驟

        使用改進(jìn)型蝙蝠算法對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度的計(jì)算步驟為:

        (1)對(duì)符合條件的所有參數(shù)進(jìn)行初始化;

        (2)先利用偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生一組權(quán)向量,然后使用改進(jìn)型蝙蝠算法計(jì)算;

        (3)將控制變量代入目標(biāo)函數(shù)而后分別求解;

        (4)運(yùn)用超效率DEA法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià),確定最終方案;

        (5)用改進(jìn)的蝙蝠算法求解。

        3 算例分析

        3.1 算例主要參數(shù)

        運(yùn)用3種算法對(duì)所建立的微電網(wǎng)模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,其中算法主要參數(shù)參照文獻(xiàn)[12]中的數(shù)值。圖2為風(fēng)速及溫度變化,圖3所示為微電網(wǎng)的日負(fù)荷變化。

        圖2 風(fēng)速與溫度變化

        圖3 系統(tǒng)日負(fù)荷變化

        3.2 算例結(jié)果分析

        圖4為系統(tǒng)網(wǎng)損的變化曲線,由圖4可知,隨著負(fù)荷的增大,網(wǎng)損的變化規(guī)律較為復(fù)雜,但基本呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)。

        圖4 系統(tǒng)網(wǎng)損變化

        圖5為微電網(wǎng)系統(tǒng)電源設(shè)備的輸出功率。

        圖5 輸出功率對(duì)比

        對(duì)比光伏、風(fēng)機(jī)與光照強(qiáng)度、風(fēng)速可知,光伏、風(fēng)機(jī)與所在區(qū)域的光照強(qiáng)度、風(fēng)速呈現(xiàn)正比趨勢(shì),并且由于光伏與風(fēng)機(jī)無(wú)污染物排放,輸出功率較大。同時(shí)燃料電池也是滿負(fù)荷發(fā)電。

        4 結(jié)論

        (1)建立了一種新的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型,引入超高效數(shù)據(jù)包評(píng)估,進(jìn)行了多目標(biāo)函數(shù)的轉(zhuǎn)換。

        (2)提出了一種微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的改進(jìn)型蝙蝠算法,并最終通過(guò)算例對(duì)比驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性。

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