【电力系统】基于改进多目标灰狼优化算法的考虑V2G技术的风、光、荷、储微网多目标日前优化调度研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

近年来，随着环境问题日益突出以及化石能源日益枯竭，可再生能源发电技术（如风力发电和光伏发电）得到了迅猛发展。然而，可再生能源的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战。微网作为一种有效的分布式能源接入方式，能够有效整合可再生能源，提高能源利用效率。同时，储能系统（ESS）和电动汽车的双向能量流动技术（V2G）的引入，进一步增强了微网的灵活性和可控性。本文针对风、光、荷、储微网，考虑V2G技术，构建了以运行成本最小、污染物排放最小和电压偏差最小为目标的多目标日前优化调度模型。针对传统多目标灰狼优化算法（MOGWO）在求解复杂优化问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题，提出了一种改进的多目标灰狼优化算法（IMOGWO）。该算法通过引入自适应权重策略、非支配解集维护策略以及扰动机制来提高算法的全局搜索能力、收敛速度和解集的多样性。最后，通过仿真实验验证了所提出模型的有效性和IMOGWO算法的优越性。研究结果表明，考虑V2G技术的微网日前优化调度能够有效降低运行成本和污染物排放，改善电压质量，同时IMOGWO算法相比于其他优化算法，能够在更短的时间内获得更优的Pareto最优解集。

正文：

1. 引言

全球气候变暖和能源危机是当今社会面临的两大挑战。大力发展可再生能源，构建清洁、高效、可持续的能源体系已成为全球共识。风能和太阳能作为两种最具潜力的可再生能源，近年来得到了广泛应用。然而，风力发电和光伏发电具有间歇性和波动性，直接接入大电网会对电网的稳定运行造成不利影响。微网（Microgrid, MG）作为一种能够有效整合分布式电源、储能系统和负荷的电力系统，在提高可再生能源利用率、增强供电可靠性以及降低环境污染等方面具有显著优势。

典型的微网通常包括风力发电机（Wind Turbine, WT）、光伏电池（Photovoltaic, PV）、储能系统（Energy Storage System, ESS）、可控负荷和不可控负荷。通过有效的优化调度，微网可以实现能量的优化配置，提高能源利用效率，降低运行成本。近年来，随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）的普及，电动汽车双向能量流动技术（Vehicle-to-Grid, V2G）逐渐受到关注。V2G技术可以将电动汽车视为一种移动储能装置，允许电动汽车在电网需要时向电网供电，从而提高电网的灵活性和稳定性。

针对微网的优化调度问题，国内外学者进行了大量的研究。目前的研究主要集中在单目标优化和多目标优化两个方面。单目标优化通常以运行成本最小为目标，而多目标优化则综合考虑了运行成本、污染物排放、电压偏差等多个目标。在优化算法方面，传统的优化算法包括线性规划、非线性规划、动态规划等。然而，这些算法在求解大规模、非线性、多目标的微网优化调度问题时，往往存在计算复杂度高、易陷入局部最优解等问题。近年来，智能优化算法，如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）、灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）等，因其具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，在微网优化调度领域得到了广泛应用。

然而，传统的灰狼优化算法在求解复杂多目标优化问题时，仍存在一些不足。例如，算法的收敛速度较慢，易陷入局部最优解，且解集的多样性较差。因此，本文针对传统多目标灰狼优化算法的不足，提出了一种改进的多目标灰狼优化算法（Improved Multi-Objective Grey Wolf Optimizer, IMOGWO）。该算法通过引入自适应权重策略、非支配解集维护策略以及扰动机制来提高算法的全局搜索能力、收敛速度和解集的多样性。

2. 微网优化调度模型

本文考虑的风、光、荷、储微网结构如图1所示（此处省略图1的描述，可以想象一个包含风力发电、光伏发电、储能系统、电动汽车、可控/不可控负荷的微网结构）。该微网与主网相连，可以与主网进行能量交互。微网中的各组成部分可以灵活地运行在并网模式或离网模式。