【微电网调度】基于天牛须(BAS)与NSGA-Ⅱ混合算法的交直流混合微电网多场景多目标优化调度附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：交直流混合微电网作为一种灵活可靠的能源系统，在促进可再生能源利用、提高供电可靠性方面具有重要作用。然而，其复杂性也对调度优化提出了更高的要求。本文旨在研究一种基于天牛须(BAS)与NSGA-Ⅱ混合算法的多场景多目标优化调度方法，用于解决交直流混合微电网调度中存在的挑战。该方法结合了BAS算法的全局寻优能力和NSGA-Ⅱ算法的多目标优化优势，能够在多种运行场景下，同时优化微电网的运行成本、污染物排放和电压稳定性，为微电网的经济、环境和社会效益的提升提供有效支撑。

引言

随着能源危机的加剧和环境保护意识的提高，可再生能源在电力系统中的渗透率日益增长。微电网作为一种分布式能源管理和控制系统，能够有效整合可再生能源，提高能源利用效率，改善电网的供电可靠性。与传统的交流微电网相比，交直流混合微电网具有更高的灵活性和效率。它能够同时接入交流和直流电源，通过电力电子变换器实现能量的双向流动，从而更好地适应不同类型分布式电源和负荷的需求。

然而，交直流混合微电网的调度优化问题也更加复杂。一方面，需要考虑不同类型电源和负荷的特性，以及电力电子变换器的运行约束；另一方面，需要满足多种运行场景下的不同目标需求，例如在经济性、环境友好性和供电可靠性之间进行权衡。传统的优化方法往往难以同时解决这些问题。

因此，本文提出一种基于天牛须(BAS)与NSGA-Ⅱ混合算法的多场景多目标优化调度方法，用于解决交直流混合微电网调度问题。该方法充分利用BAS算法的全局搜索能力和NSGA-Ⅱ算法的多目标优化能力，能够在多种运行场景下，同时优化微电网的运行成本、污染物排放和电压稳定性，从而实现微电网的多目标优化调度。

一、交直流混合微电网调度模型

目标函数：
- 运行成本最小化： 包括燃料成本、设备维护成本和电网交互成本。具体表达式如下：
  objectivec
  
  F1 = min ∑[CFuel(Pg,t) + CMaintenance(Pi,t) + CGrid(PGrid,t)]
  
  其中，Pg,t 表示燃气轮机的输出功率，Pi,t 表示储能设备的充放电功率，PGrid,t 表示微电网与主网的交互功率。CFuel, CMaintenance, CGrid 分别表示燃料成本、设备维护成本和电网交互成本。
- 污染物排放最小化： 主要考虑二氧化碳、二氧化硫和氮氧化物等污染物的排放。具体表达式如下：
  ini
  
  F2 = min ∑[E(Pg,t)]
  
  其中，E(Pg,t) 表示燃气轮机在 t 时刻的污染物排放量，由其输出功率决定。
- 电压稳定性最大化： 通过电压偏差来衡量，目标是最小化电压偏差，从而提高电压稳定性。具体表达式如下：
  ini
  
  F3 = min ∑[|V(t) - Vref|]
  
  其中，V(t) 表示微电网在 t 时刻的电压，Vref 表示参考电压。
约束条件：
- 功率平衡约束： 保证微电网的功率供需平衡，包括交流功率平衡和直流功率平衡。
- 设备运行约束： 包括分布式电源的输出功率限制、储能设备的充放电功率限制、电力电子变换器的容量限制等。
- 电压约束： 保证微电网的电压在允许范围内。
- 安全约束： 例如线路潮流约束等，保证微电网的安全稳定运行。
运行场景：
- 光伏出力变化：
  模拟不同天气条件下的光伏发电出力变化。
- 负荷需求变化：
  模拟不同时间段内的负荷需求变化。
- 故障场景：
  模拟微电网中出现的各种故障，例如线路故障、设备故障等。

二、基于天牛须(BAS)与NSGA-Ⅱ混合算法的多目标优化

天牛须搜索(BAS)算法：

BAS算法是一种模拟天牛觅食行为的智能优化算法。它具有结构简单、参数少、收敛速度快等优点。其主要原理是：天牛通过两根触须感知气味的浓度差异，进而判断食物的方向。
- 位置更新公式：
  scss
  
  Xi(t+1) = Xi(t) + δ * b * d
  
  其中，Xi(t) 表示第 i 只天牛在 t 时刻的位置，δ 表示步长因子，b 表示感知因子，d 表示方向因子。
- 方向因子计算：
  scss
  
  d = rands(Dim, 1) / norm(rands(Dim, 1))
  
  其中，Dim 表示搜索空间的维度，rands 表示生成随机数的函数，norm 表示计算向量的范数。
非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)：

NSGA-Ⅱ算法是一种经典的用于解决多目标优化问题的遗传算法。它具有精英保留策略、拥挤度距离等优点，能够有效地生成Pareto最优解集。
- 非支配排序： 根据个体之间的支配关系，将种群中的个体分成不同的等级。
- 拥挤度距离： 用于衡量个体在种群中的拥挤程度，优先选择拥挤度距离大的个体进行保留。
- 选择、交叉、变异： 采用传统的遗传算法操作，生成新的种群。
混合算法设计：

将BAS算法和NSGA-Ⅱ算法相结合，可以充分发挥各自的优势。

具体步骤如下：
- 初始化： 采用BAS算法生成初始种群，提高种群的多样性。
- 迭代： 在每一代迭代中，首先使用BAS算法对种群进行局部搜索，然后使用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。
- Pareto最优解集： 最终得到Pareto最优解集，供决策者选择。
1. 初始化种群：
  使用BAS算法随机生成初始种群。
2. 计算目标函数值：
  计算种群中每个个体的目标函数值。
3. 非支配排序：
  对种群进行非支配排序，并计算每个个体的拥挤度距离。
4. 选择操作：
  使用二进制锦标赛选择法，选择父代个体。
5. 交叉操作：
  对父代个体进行交叉操作，生成新的个体。
6. 变异操作：
  对新的个体进行变异操作，增加种群的多样性。
7. 局部搜索：
  使用BAS算法对种群进行局部搜索，提高算法的收敛速度。
8. 合并种群：
  将父代种群和子代种群合并。
9. 选择：
  对合并后的种群进行非支配排序，并根据拥挤度距离选择下一代种群。
10. 判断是否满足终止条件：
  如果满足终止条件，则输出Pareto最优解集，否则返回步骤2。

三、实验结果与分析

为了验证本文所提出的混合算法的有效性，我们设计了一系列仿真实验。实验采用一个包含光伏、风电、储能和燃气轮机的交直流混合微电网模型。分别在不同的运行场景下，对该模型进行优化调度。

实验结果表明，基于BAS与NSGA-Ⅱ混合算法能够有效地解决交直流混合微电网的多目标优化调度问题。

Pareto最优解集：
该算法能够生成高质量的Pareto最优解集，为决策者提供了多种选择方案。
运行成本降低：
通过优化调度，可以显著降低微电网的运行成本。
污染物排放减少：
通过优化燃气轮机的运行方式，可以有效减少污染物的排放。
电压稳定性提高：
通过优化无功功率的分配，可以提高微电网的电压稳定性。
鲁棒性：
在不同的运行场景下，该算法都能够获得良好的优化结果，具有较强的鲁棒性。

与其他优化算法相比，例如遗传算法、粒子群算法等，本文所提出的混合算法具有更好的全局搜索能力和多目标优化能力，能够获得更优的Pareto最优解集。

四、结论

本文提出了一种基于天牛须(BAS)与NSGA-Ⅱ混合算法的多场景多目标优化调度方法，用于解决交直流混合微电网调度问题。该方法充分利用BAS算法的全局搜索能力和NSGA-Ⅱ算法的多目标优化能力，能够在多种运行场景下，同时优化微电网的运行成本、污染物排放和电压稳定性。实验结果表明，该方法能够有效地解决交直流混合微电网的多目标优化调度问题，具有较强的应用价值。