基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对含风光储、柴油发电机、燃气轮机及电网交互的微电网系统，提出一种基于改进多目标粒子群算法（MOPSO）的优化调度策略。以经济性最优、环保性最优和供电可靠性最优为目标函数，构建考虑多能互补特性与多重约束条件的微电网调度模型。通过引入自适应惯性权重与混沌变异机制改进 MOPSO 算法，提升解的收敛性与多样性。算例仿真表明，该策略可在保证供电可靠性的前提下，有效降低微电网运行成本与污染物排放量，为多源微电网系统的优化调度提供理论支撑与实践参考。

1 引言

随着分布式能源（风能、太阳能）的大规模渗透与储能技术的快速发展，含多能源类型的微电网系统已成为新型电力系统的重要组成部分。微电网优化调度的核心在于协调风光等间歇性电源、储能系统（ESS）、柴油发电机（DG）、燃气轮机（GT）及大电网交互，在满足负荷需求与系统约束的同时，实现多目标优化。

传统单目标调度策略难以平衡经济性、环保性与可靠性的矛盾，而多目标优化算法可同步生成 Pareto 最优解集，为调度决策者提供灵活选择空间。粒子群算法（PSO）因结构简单、收敛速度快等优势被广泛应用于微电网调度领域，但标准 PSO 易陷入局部最优，且在多目标问题中解的多样性难以保证。因此，本文构建含多能源类型的微电网调度模型，采用改进 MOPSO 算法求解，旨在提升微电网运行的综合效益。

2 微电网系统结构与优化目标

2.1 微电网系统构成

本文研究的微电网系统包含以下核心单元：

• 可再生能源单元：风力发电机（WT）与光伏阵列（PV），出力受自然条件影响具有间歇性与随机性；

• 可控电源单元：柴油发电机（DG）与燃气轮机（GT），可根据调度指令调整出力，用于平抑风光波动；

• 储能系统（ESS）：采用锂电池储能，通过充放电策略实现 “削峰填谷”，提升可再生能源消纳率；

• 大电网交互：微电网可与大电网进行功率交换，在电价低谷时从电网购电储能，电价高峰时向电网售电获利。

3.3 算法实现步骤

1. 初始化：设置粒子群规模、最大迭代次数、存档集容量、惯性权重与学习因子；随机生成粒子位置（对应各机组出力、储能充放电功率、电网交互功率）与速度，满足约束条件。

1. 目标函数计算：对每个粒子，计算经济性、环保性与可靠性目标函数值。

1. Pareto 支配判断：比较粒子与自身 pbest 的支配关系，更新 pbest；将粒子中非支配解加入存档集，删除存档集中被支配的解。

1. 存档集维护：若存档集规模超过阈值，通过拥挤度排序修剪冗余解。

1. 粒子更新：根据自适应惯性权重与混沌变异机制，更新粒子速度与位置，对超出约束的位置进行修正。

1. 迭代终止：若达到最大迭代次数，输出存档集中的 Pareto 最优解集；否则返回步骤 2。

4 算例仿真与结果分析

4.2 结果分析

（1）Pareto 最优解集特性

算法收敛后，Pareto 前沿呈现 “经济性 - 环保性 - 可靠性” 的权衡关系：

• 当优先考虑经济性时，微电网在电价谷时从电网购电储能，电价峰时减少购电并增加燃气轮机出力（燃气成本低于柴油），日运行成本可低至 850 元，但污染物排放量约 120 kg，负荷满足率 98.5%；

• 当优先考虑环保性时，最大化风光消纳率，减少柴油发电机启停次数（仅在风光出力骤降时启动），污染物排放量可降至 50 kg，但日运行成本升至 1100 元，负荷满足率提升至 99.2%；

• 当优先考虑可靠性时，储能系统保持较高 SOC（0.6-0.8），柴油发电机处于备用状态，负荷满足率达 99.8%，但经济性与环保性略有下降（成本 980 元，排放量 85 kg）。

（2）算法性能对比

将改进 MOPSO 与标准 MOPSO、NSGA-II 算法对比：

• 收敛速度：改进 MOPSO 在迭代 100 次时已收敛，较标准 MOPSO 提前 50 次，较 NSGA-II 提前 80 次；

• 解集多样性：改进 MOPSO 生成的 Pareto 前沿更均匀，拥挤度指标较标准 MOPSO 提升 35%，较 NSGA-II 提升 22%；

• 最优解质量：在相同可靠性下，改进 MOPSO 得到的最小成本较标准 MOPSO 降低 8%，最小排放量降低 12%。

（3）敏感性分析

• 风光出力波动：当风光预测误差从 5% 增至 15% 时，负荷满足率下降 1.2-1.8%，需增加储能容量或电网交互功率以提升可靠性；

• 燃料价格变化：柴油价格每上涨 1 元 / L，日运行成本增加 60-80 元，此时应减少柴油发电机出力，优先采用燃气轮机与电网交互。

5 结论与展望

本文构建了含风光储、柴油发电机、燃气轮机及电网交互的微电网多目标优化调度模型，提出基于自适应惯性权重与混沌变异的改进 MOPSO 算法。算例结果表明：

1. 改进 MOPSO 算法可有效平衡调度目标的冲突关系，生成高质量的 Pareto 最优解集，为决策者提供灵活选择；

1. 储能系统与电网交互可显著提升风光消纳率，平抑出力波动，是微电网经济环保运行的关键；

1. 可控电源（柴油、燃气）的协调控制可提升供电可靠性，但需根据燃料价格与环保要求优化启停策略。

未来研究方向可聚焦于：

• 考虑风光出力的随机性，引入鲁棒优化或随机优化方法，提升调度策略的抗干扰能力；

• 融合需求响应机制，引导用户调整用电行为，进一步降低运行成本与污染物排放；

• 拓展多微电网协同调度场景，实现区域能源的优化配置。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 季美红.基于粒子群算法的微电网多目标经济调度模型研究[D].合肥工业大学,2010.DOI:10.7666/d.y1699858.

[2] 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.

[3] 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.

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