【电力系统】基于改进鸽群优化算法的计及P2G厂站的电-气综合能源系统规划研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-04 16:16:44 发布

Matlab大师兄

最新推荐文章于 2025-07-04 16:16:44 发布

阅读量793

点赞数 13

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法能源 matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/147069688

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着能源危机的日益加剧和环保意识的不断提升，构建高效、清洁、可持续的能源系统已成为全球共识。传统的电力系统难以满足多样化的能源需求，且面临着日益严峻的碳排放压力。在此背景下，电-气综合能源系统(Integrated Energy System, IES)应运而生，它能够实现电力、天然气等多种能源形式的互联互通和协同优化，从而提高能源利用效率，降低环境污染，增强系统运行的可靠性和灵活性。

电-气综合能源系统规划是构建IES的关键环节，其核心目标是在满足用户需求的前提下，以经济性、可靠性和环境友好性为目标，确定IES内部各种能源设施的容量配置、地理位置和运行策略。然而，IES规划是一个复杂的多目标优化问题，涉及大量的变量、约束和不确定性因素。传统的优化算法在处理这类问题时往往存在计算效率低、易陷入局部最优等问题。

本文将围绕基于改进鸽群优化算法的计及P2G厂站的电-气综合能源系统规划研究展开论述，旨在提出一种更有效的规划方法，以适应日益复杂的IES发展需求。

一、电-气综合能源系统规划的重要性与挑战

电-气综合能源系统相较于传统单一能源系统具有显著优势：

提高能源利用效率：
通过能源梯级利用和冷热电三联供等方式，最大限度地利用各种能源资源，降低能源浪费。
降低碳排放：
采用天然气作为主要能源，并结合可再生能源发电技术，有效减少温室气体排放。
提高系统可靠性：
多种能源形式互联互通，可以相互备用，增强系统应对突发事件的能力。
降低能源成本：
通过能量优化调度，降低系统运行成本，提高能源经济性。

然而，IES规划面临着诸多挑战：

建模复杂性高：
IES涉及多种能源形式和设备，需要建立精确的数学模型来描述各种能量的转换、传输和存储过程。
约束条件多：
既要满足各种设备的运行约束，又要满足用户的能源需求，还要考虑环境保护等因素。
优化目标多样：
需要兼顾经济性、可靠性和环境友好性，难以找到全局最优解。
不确定性因素影响大：
可再生能源发电具有间歇性和波动性，用户的能源需求也存在不确定性，这些因素都会影响IES的运行和规划。

二、P2G技术在电-气综合能源系统中的作用

电转气(Power-to-Gas, P2G)技术是将电能转化为天然气（主要成分为甲烷）的技术，它在IES中扮演着重要的角色：

促进可再生能源消纳：
P2G技术可以将间歇性的可再生能源发电转化为天然气，存储起来，缓解可再生能源并网的压力。
提高能源存储能力：
天然气存储成本相对较低，可以作为长期储能的方式，提高IES的灵活性。
实现电网和气网的互联互通：
P2G技术将电网和气网连接起来，实现能源的双向流动，提高系统的整体运行效率。
提供清洁能源：
利用可再生能源发电进行P2G转化，可以生产清洁的天然气，减少碳排放。

因此，在IES规划中计及P2G厂站，能够更好地利用可再生能源，提高能源存储能力，增强系统的灵活性和环保性。

三、鸽群优化算法及其改进

鸽群优化算法(Pigeon-Inspired Optimization, PIO)是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于鸽子的归巢行为。该算法具有参数少、易于实现、收敛速度快等优点，在解决复杂优化问题方面表现出良好的性能。

然而，传统的PIO算法在解决复杂的IES规划问题时也存在一些不足：

容易陷入局部最优：
PIO算法在搜索过程中容易受到初始位置的影响，导致陷入局部最优解。
搜索精度不高：
PIO算法的搜索精度相对较低，难以找到全局最优解。
缺乏自适应性：
PIO算法的参数设置对算法的性能影响较大，但传统的PIO算法缺乏自适应调整参数的能力。

为了克服传统PIO算法的不足，需要对其进行改进，例如：

引入混沌初始化：
利用混沌序列的随机性和遍历性，生成初始种群，提高种群的多样性，避免算法陷入局部最优。
改进地图和指南针算子：
采用非线性权重策略，动态调整鸽子的速度和位置，提高算法的收敛速度和搜索精度。
引入自适应调整策略：
根据算法的运行状态，自适应调整参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
融合其他优化算法：
将PIO算法与其他优化算法（如遗传算法、粒子群算法）相结合，取长补短，提高算法的整体性能。

四、基于改进PIO算法的IES规划模型

基于改进PIO算法的IES规划模型需要考虑以下几个方面：

目标函数：
构建综合考虑经济性、可靠性和环境友好性的多目标优化函数。经济性目标包括投资成本、运行成本和维护成本；可靠性目标可以采用供电可靠率等指标；环境友好性目标可以采用碳排放量等指标。
约束条件：
约束条件包括设备容量约束、能量平衡约束、传输容量约束、运行约束等。
P2G厂站建模：
需要对P2G厂站的运行特性进行建模，包括输入功率、输出功率、转化效率等。
求解流程：
利用改进的PIO算法求解IES规划模型，得到最优的设备容量配置、地理位置和运行策略。

具体的求解流程如下：