【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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🔥 内容介绍

摘要： 随着可再生能源技术的快速发展与并网渗透率的不断提高，微电网作为一种集成分布式电源、负荷和储能装置的局域性电力系统，在提升电网运行灵活性、可靠性及能源利用效率方面展现出巨大潜力。然而，微电网的优化调度是一个复杂的非线性多目标问题，涉及经济性、环境效益和系统稳定性等多个相互冲突的目标。传统的优化方法往往难以有效处理多目标优化中的帕累托前沿求解问题。本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（Non-dominated Sorting Dung Beetle Optimizer, NSDBO），旨在有效解决微电网多目标优化调度问题。该算法将非支配排序机制引入蜣螂优化算法中，以增强算法在多目标搜索空间中的探索能力和收敛性，从而更有效地识别和逼近帕累托最优解集。通过对典型微电网系统进行仿真研究，结果表明，NSDBO算法在求解微电网多目标优化调度问题上具有显著优势，能够有效平衡不同优化目标之间的冲突，为微电网的经济、环保和稳定运行提供了一种新的、高效的优化工具。

关键词： 微电网；多目标优化；非支配排序；蜣螂优化算法；优化调度

1. 引言

能源危机和环境污染是当今世界面临的两大严峻挑战。在此背景下，全球对可再生能源的开发利用需求日益迫切。微电网作为一种新型的电力系统组织形式，能够有效整合分布式电源（如光伏、风力）、储能系统（如蓄电池）以及各类负荷，实现能量的就地生产和消纳，从而提高能源利用效率，减少输电损耗，并提高供电可靠性。微电网的优化调度是其高效运行的关键，旨在通过合理分配各类电源出力、储能充放电策略以及负荷响应，以期在满足电力平衡和运行约束的前提下，实现预设的优化目标。

然而，微电网的优化调度通常是一个多目标优化问题，其目标之间往往存在竞争关系。例如，追求经济性（运行成本最小化）可能导致可再生能源的弃用，从而降低环境效益；而过度追求环境效益（碳排放最小化）则可能增加运行成本。此外，系统的稳定运行和供电可靠性也是优化调度中不可忽视的重要考量。因此，如何有效地平衡这些相互冲突的目标，寻找到一组最优的帕累托解集，是微电网优化调度领域亟待解决的关键问题。

传统的优化方法，如线性规划、二次规划等，在处理单一目标优化问题时表现良好，但在面对复杂的多目标、非线性、非凸优化问题时，其求解能力和效率往往受到限制。近年来，随着计算智能和仿生优化算法的快速发展，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）等，已被广泛应用于解决电力系统中的复杂优化问题。这些算法因其全局搜索能力和处理复杂约束的灵活性而备受青睐。

蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）是一种新型的仿生智能优化算法，其灵感来源于蜣螂独特的觅食和繁殖行为。蜣螂通过滚动粪球、寻找食物和繁殖后代等行为来适应环境。DBO算法模拟了蜣螂的滚动、觅食、繁殖和偷窃等行为，展现出较强的全局搜索能力和收敛速度。然而，原生的DBO算法主要针对单目标优化问题设计，在应用于多目标优化时，需要对其进行适当的改进。

本文旨在提出一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于解决微电网的多目标优化调度问题。NSDBO算法将非支配排序机制与DBO算法相结合，使得算法能够同时优化多个目标，并有效逼近帕累托前沿。通过引入外部档案集来存储非支配解，并采用拥挤距离进行密度估计和选择，NSDBO算法能够保持种群多样性，避免过早收敛，从而获得更全面、更均匀的帕累托最优解集。

2. 微电网多目标优化调度模型

微电网多目标优化调度的目标通常包括经济性、环境效益和系统可靠性。本研究主要考虑以下三个目标：

2.1 经济性目标（运行成本最小化）

经济性目标旨在最小化微电网在调度周期内的总运行成本，包括从主网购电成本、分布式电源运行维护成本、储能系统运行维护成本以及可再生能源弃用惩罚成本等。

3. 基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO）

3.1 蜣螂优化算法（DBO）原理概述

蜣螂优化算法（DBO）是一种新型的群智能优化算法，其主要模拟了蜣螂的以下几种行为：

滚球行为：
蜣螂将粪便滚成球，并沿着直线推动粪球。这个过程模拟了算法的全局探索阶段，粪球的位置更新受多种因素影响，如滚动方向、障碍物等。
觅食行为：
蜣螂通过嗅觉寻找食物。这模拟了算法的局部开发阶段，蜣螂会在找到的食物附近进行局部搜索。
繁殖行为：
蜣螂将粪球埋入地下作为后代的食物来源。这模拟了算法的解的存储和优化过程。
偷窃行为：
其他蜣螂可能会偷窃已经滚好的粪球。这模拟了算法中优秀解之间的信息交流和学习过程。

DBO算法通过这四种行为的相互作用，使得种群能够逐步收敛到最优解。

3.2 NSDBO算法改进

为了将DBO算法应用于多目标优化问题，本文引入了非支配排序（Non-dominated Sorting）机制，形成了NSDBO算法。非支配排序是一种有效的多目标优化技术，它将种群中的个体根据其支配关系进行分层，从而识别出帕累托前沿上的解。

NSDBO算法的主要改进包括：

初始化种群与目标函数评估：
随机初始化蜣螂种群，每个蜣螂代表一个可能的调度方案。然后，计算每个蜣螂对应的多个目标函数值。
非支配排序与分层：
对当前种群进行非支配排序，将蜣螂个体划分为不同的等级（Front）。第一层（Front 1）包含所有非支配解，即帕累托前沿解。
拥挤距离计算：
对于每一层中的个体，计算其拥挤距离。拥挤距离用于衡量个体在目标空间中的稀疏程度，拥挤距离大的个体通常被认为具有更好的多样性。
外部档案集（Archive）维护：
引入一个外部档案集，用于存储每一代产生的非支配解。在每次迭代结束后，将当前种群中的非支配解添加到档案集中，并移除档案集中被新解支配的解，同时保持档案集的大小不超过预设的最大值。如果档案集中的解数量超过最大值，则根据拥挤距离从档案集中移除一部分解，以保持多样性。
选择与繁殖：
在选择下一代个体时，优先选择非支配排序等级高的个体。如果两个个体的等级相同，则选择拥挤距离大的个体。这种选择机制保证了算法既能向帕累托前沿收敛，又能保持种群的多样性。
蜣螂行为更新（基于非支配排序）：
在蜣螂的滚动、觅食等行为更新位置时，其新位置的适应度评估不再是单一的目标值，而是基于非支配排序和拥挤距离进行评估。算法会倾向于向非支配等级更高、拥挤距离更大的区域移动。
迭代过程：
重复上述步骤，直到达到预设的最大迭代次数或收敛条件。

3.3 NSDBO算法流程

NSDBO算法的具体流程如下：

4.2 评价指标

为了定量评估NSDBO算法的性能，本研究采用以下评价指标：

帕累托前沿的分布性（Diversity）：
衡量算法所得到的帕累托解集在目标空间中的分布均匀程度和覆盖范围。常用指标有Spacing（间距）、Spread（扩展度）等。
收敛性（Convergence）：
衡量算法所得到的帕累托解集逼近真实帕累托前沿的程度。常用指标有Generational Distance（世代距离）、Inverted Generational Distance（反向世代距离）等。

4.3 仿真结果与分析

通过NSDBO算法对所构建的微电网系统进行多目标优化调度。在多次独立运行后，记录并分析算法得到的帕累托前沿。

5. 结论

本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），成功应用于解决微电网多目标优化调度问题。该算法将非支配排序机制融入蜣螂优化算法中，使得算法能够同时优化微电网的经济性、环境效益和系统可靠性。通过仿真研究，验证了NSDBO算法在求解微电网多目标优化调度问题上的有效性和优越性。

研究结果表明，NSDBO算法能够有效地识别和逼近微电网多目标优化调度问题的帕累托最优解集，所获得的解集具有良好的收敛性和分布性。这为微电网的管理者和运行人员提供了多样化的调度策略选择，使其能够根据实际需求和偏好，在不同优化目标之间进行灵活的权衡。