基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与微电网调度核心需求

随着 “双碳” 目标推进，以 “分布式光伏（PV）、风电（WT）、储能（ESS）、柴油发电机（DG）+ 负荷” 为核心的微电网，成为新能源消纳、配电网升级的重要载体。与传统大电网调度不同，微电网需在 “高比例可再生能源不确定性”“多主体利益冲突”“运行约束复杂” 的背景下，实现多目标协同优化，其核心需求集中在以下三方面：

（一）多目标平衡需求

微电网调度需同时兼顾三类目标，且目标间存在显著冲突：

• 经济性目标：最小化微电网日运行成本（含燃料成本、购电成本、储能损耗成本）；

• 环保性目标：最小化碳排放（柴油发电机、电网购电带来的温室气体排放）；

• 可靠性目标：最大化负荷供电保障率（避免可再生能源出力波动导致的负荷缺电）。

例如，增加柴油发电机出力可提升供电可靠性，但会同时增加成本与碳排放；减少电网购电可降低成本与排放，但会因可再生能源出力不足增加缺电风险。

（二）不确定性应对需求

光伏、风电出力受光照、风速影响呈强随机性（如正午光伏出力骤降 30%），负荷需求（如居民用电、工业用电）也存在时段性波动，传统确定性调度方法易出现 “调度计划与实际工况脱节”，需通过优化算法提升抗干扰能力。

（三）复杂约束满足需求

微电网包含多类设备，需满足差异化运行约束：

• 电源约束：柴油发电机启停次数、出力上下限；储能充放电功率、SOC（State of Charge）范围；

• 电网约束：微电网与大电网的交互功率限制（避免冲击配电网）；

• 安全约束：负荷缺电率上限（通常≤5%）、可再生能源弃电率上限（通常≤10%）。

传统单目标优化算法（如粒子群、遗传算法）需通过加权系数将多目标转化为单目标，易丢失 Pareto 最优解；NSGA-II 算法虽能求解多目标问题，但在 3 个及以上目标场景中，存在 “解的多样性不足、收敛速度慢” 问题。NSGA-III 算法通过 “参考点引导” 机制，可高效处理多目标优化，为微电网调度提供理想求解工具。

二、NSGA-III 算法核心原理与优势

NSGA-III（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III）是 Deb 团队在 NSGA-II 基础上改进的多目标进化算法，核心优势在于 “多目标（3 个及以上）求解能力、解的多样性保持、收敛速度提升”，其核心原理如下：

1. 非支配排序（保留优质解）

通过 “非支配层级划分” 筛选优质个体：

• 非支配解：若个体 A 在所有目标上不劣于个体 B，且至少有一个目标优于 B，则 A 支配 B；反之，若个体不被任何其他个体支配，则为非支配解，归入第 1 层级；

• 层级划分：剔除第 1 层级解后，对剩余个体重复上述过程，依次生成第 2、3... 层级，确保高层级解始终为当前最优解。

2. 参考点引导（提升多样性）

• 参考点设置：在目标空间中均匀设置参考点（如 3 目标场景设置 10 个参考点），形成参考点网格；

• 解与参考点关联：计算每个非支配解到各参考点的 “垂直距离”，将解分配至距离最近的参考点；

• 选择策略：对每个参考点，保留一定数量的解（避免部分参考点无对应解），确保 Pareto 最优前沿均匀分布，解决 NSGA-II 在多目标场景中 “解的聚集性” 问题。

3. 遗传操作（保证收敛性）

采用 “实数编码”（适配微电网连续变量，如出力、SOC），通过 “模拟二进制交叉（SBX）”“多项式变异” 生成新个体，结合精英保留策略，确保算法向 Pareto 最优前沿收敛。

三、微电网多目标优化调度模型构建

（一）微电网结构与参数定义

以 “分布式光伏（PV）、风电（WT）、储能（ESS）、柴油发电机（DG）、大电网（Grid）+ 重要负荷（L1）、一般负荷（L2）” 组成的微电网为例，调度周期为 24 小时，时间步长 Δt=1h（共 24 个时段）。

五、研究结论与未来展望

（一）研究结论

1. 构建的微电网多目标优化调度模型，精准刻画了 “经济性 - 环保性 - 可靠性” 的冲突关系，结合设备运行约束与不确定性，符合微电网实际调度需求；

1. NSGA-III 算法通过 “参考点引导” 机制，在多目标求解中表现出更优的收敛性（平均收敛距离 0.08）与多样性（蔓延度 0.92），优于 NSGA-II 与加权单目标 GA；

1. 仿真验证表明，NSGA-III 调度方案可实现 “成本 1235 元、排放 390kg、保障率 97.8%” 的综合性能，能有效应对可再生能源波动与负荷变化。

（二）未来展望

1. 考虑多主体博弈：当前模型未考虑 “微电网运营商、用户、电网公司” 的利益冲突，未来可引入 “Stackelberg 博弈” 机制，将多主体目标融入优化模型；

1. 不确定性建模优化：采用 “场景分析法” 或 “鲁棒优化” 替代确定性模型，提升算法对光伏 / 风电出力、负荷需求不确定性的抗干扰能力；

1. 算法改进：结合 “深度学习”（如 LSTM 预测可再生能源出力）与 NSGA-III，实现 “预测 - 优化” 一体化调度，进一步提升方案实用性；

1. 多时间尺度调度：当前为日调度（小时级），未来可扩展至 “日前 - 日内 - 实时” 多时间尺度调度（分钟级实时调整），适应微电网动态工况。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 赵琳.基于多目标进化优化的多微网系统经济调度[D].中国矿业大学(江苏)[2025-12-04].

[2] 王金全,黄丽,杨毅.基于多目标粒子群算法的微电网优化调度[J].电网与清洁能源, 2014, 30(1):6.DOI:10.3969/j.issn.1674-3814.2014.01.009.

[3] 苗雨阳,卢锦玲,朱国栋.基于改进多目标粒子群算法的微电网并网优化调度[J].电力科学与工程, 2012, 28(7):6.DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2012.07.003.

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