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

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🔥 内容介绍

在 “双碳” 目标推动下，分布式能源（光伏、风电、储能）与新型电力负荷（电动汽车、直流家电）的规模化应用，促使微电网从传统交流架构向交直流混合架构升级。交直流混合微电网可直接接入直流分布式电源与负荷，减少交直流转换环节的损耗，提升能源利用效率；同时通过换流站实现交直流母线互联，增强系统运行灵活性。然而，其优化调度面临两大核心挑战：

一是多场景复杂性。交直流混合微电网的运行环境受自然因素（光照、风速）、负荷特性（居民负荷峰谷差、电动汽车充电需求）、设备状态（储能充放电阈值、换流站容量限制）影响显著，需覆盖 “典型晴天”“阴雨无风”“负荷高峰”“设备故障” 等多场景，传统单一场景调度策略难以适配动态变化的运行条件。

二是多目标优化冲突。调度目标通常包含 “经济性”（降低购电成本、运维成本）、“环保性”（减少碳排放、弃风弃光率）、“稳定性”（平抑功率波动、维持母线电压稳定），且目标间存在耦合与冲突（如增加储能放电虽能减少购电成本，但会提升运维损耗）。传统优化算法（如单一 NSGA-Ⅱ）在处理高维度多场景问题时，易出现收敛速度慢、Pareto 最优解分布不均匀的问题；而天牛须算法（BAS）虽具备快速全局寻优能力，但难以直接生成多目标优化的非支配解集合。

将 BAS 的快速寻优特性与 NSGA-Ⅱ 的多目标解生成能力结合，构建混合优化算法，可在多场景下高效求解交直流混合微电网的多目标调度问题：BAS 用于初始化种群与加速局部寻优，提升算法收敛速度；NSGA-Ⅱ 用于生成均匀分布的 Pareto 最优解，满足不同调度需求（如电网侧优先经济性、用户侧优先稳定性）。开展本研究，不仅能为交直流混合微电网的精细化调度提供技术支撑，还能推动启发式混合算法在电力系统优化领域的应用，具有重要的学术价值与工程意义。

二、交直流混合微电网架构与多场景建模

（一）系统架构设计

交直流混合微电网采用 “双母线 + 互联换流站” 结构，分为交流母线、直流母线及能量转换单元，具体组成如下：

1. 交流母线：接入交流分布式电源（如风机、燃气轮机）、交流负荷（如工业电机、传统家电）及公共连接点（PCC，用于与大电网交互购售电）；配置交流储能（如飞轮储能，响应速度快，适合平抑高频功率波动）。

1. 直流母线：接入直流分布式电源（如光伏阵列、燃料电池）、直流负荷（如电动汽车充电桩、直流空调）及直流储能（如锂电池储能，能量密度高，适合长时间功率调节）。

1. 能量转换单元：包括双向 AC/DC 换流站（实现交直流母线功率互济，额定容量如 500kW，转换效率≥96%）、DC/DC 变换器（调节光伏、储能的输出电压，匹配直流母线电压等级，如 380V）、DC/AC 逆变器（将直流电源接入交流母线）。

系统架构的核心优势在于：通过交直流分区供电减少转换损耗；换流站与储能协同作用，提升系统对多源多荷波动的耐受能力；大电网交互功能可在分布式电源出力不足时补充供电，在出力过剩时实现电能上网。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张沥新,秦博瑞,祝少卿,等.基于BAS与NSGA-Ⅱ混合算法的微电网多场景多目标优化调度[J].电脑校园, 2021(12).

[2] 梁海峰,金建澎,叶亚中.考虑多重不确定性的交直流混合微网多目标优化运行[J].华北电力大学学报:自然科学版, 2023, 50(2):10-21.

[3] 李旻运.基于改进的NSGA2算法的多目标柔性车间调度问题的研究及应用[D].湖州师范学院,2022.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

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