【微电网优化】基于改进的秃鹰算法求解多微网群优化运行问题附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

本论文针对多微网群优化运行问题，提出一种基于改进秃鹰算法的求解方案。通过构建包含分布式电源出力、负荷需求、网间功率交互等约束的多微网群优化运行模型，结合秃鹰算法全局搜索能力强的特点，对其进行改进以提升局部寻优效率。改进算法通过引入自适应惯性权重和动态搜索半径机制，增强算法在复杂解空间中的寻优性能。仿真实验表明，相较于传统算法与标准秃鹰算法，改进后的算法能够更快速、准确地获取多微网群的最优运行方案，有效降低运行成本，提高能源利用效率，为多微网群的经济、可靠运行提供了新的技术途径。

关键词

多微网群；优化运行；秃鹰算法；自适应惯性权重；动态搜索半径

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着全球对清洁能源的需求不断增长，微电网作为实现分布式能源高效利用的重要形式，在能源领域的地位愈发重要。多微网群通过互联形成规模更大、结构更复杂的系统，能够实现资源共享、优势互补，提高供电可靠性和能源综合利用率。然而，多微网群的优化运行面临诸多挑战，如分布式电源（光伏、风电等）出力的间歇性和波动性、不同微网间的功率协调、复杂的运行约束等。合理的优化运行策略可以有效降低运行成本、减少碳排放、提升系统稳定性。因此，研究高效的多微网群优化运行算法，对推动微电网技术发展和能源结构转型具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国内外学者在多微网群优化运行方面开展了大量研究。在算法应用上，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等传统智能优化算法被广泛用于求解多微网优化问题，但这些算法在处理高维、复杂约束问题时存在易早熟、收敛速度慢等不足。近年来，一些新兴的智能优化算法如秃鹰搜索算法（Vulture Search Algorithm，VSA）凭借独特的仿生机制展现出良好的全局搜索能力，逐渐被应用于电力系统优化领域。然而，标准秃鹰算法在局部寻优精度和收敛速度上仍有待提升，针对多微网群优化运行问题的改进研究相对较少。

1.3 研究内容与方法

本论文主要研究内容包括：建立多微网群优化运行的数学模型，明确目标函数和约束条件；分析标准秃鹰算法的原理与不足，提出改进策略并设计基于改进秃鹰算法的多微网群优化求解流程；通过仿真实验对比改进算法与传统算法、标准秃鹰算法的性能，验证改进算法在多微网群优化运行中的有效性。研究方法采用理论建模、算法设计与仿真实验相结合，利用 MATLAB 等工具搭建仿真平台进行模型求解和结果分析。

二、相关理论基础

2.1 多微网群结构与运行模式

多微网群由多个独立的微网通过联络线互联组成，每个微网内部包含分布式电源（如光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机等）、储能装置（锂电池、超级电容器等）、负荷以及能量管理系统。多微网群的运行模式主要分为孤岛运行和并网运行，孤岛运行时各微网独立供电，需依靠内部电源和储能满足负荷需求；并网运行时，多微网群与大电网相连，可进行功率交互，实现资源优化配置。

2.2 秃鹰搜索算法原理

秃鹰搜索算法模拟秃鹰在自然界中的觅食行为，算法中的秃鹰个体代表解空间中的候选解。算法主要包含全局搜索和局部搜索两个阶段：在全局搜索阶段，秃鹰通过随机飞行和螺旋下降策略探索广阔的解空间；在局部搜索阶段，秃鹰根据猎物位置信息进行局部精细搜索。算法通过不断更新秃鹰位置，逐步逼近最优解。然而，标准秃鹰算法存在全局搜索后期效率低、局部搜索易陷入局部最优的问题，需要进一步改进以适应多微网群优化运行的复杂需求。

2.3 多微网群优化运行问题描述

多微网群优化运行问题旨在在满足系统运行约束的前提下，合理调度各微网内分布式电源出力、储能充放电功率以及网间交互功率，以实现运行成本最小化、碳排放最小化等多个优化目标。该问题涉及多变量、多约束，属于典型的高维、非线性、多约束优化问题，传统优化方法难以有效求解，需要借助智能优化算法实现高效寻优。