本發(fā)明涉及能源調(diào)度,特別涉及一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法。
背景技術(shù):
1、近年來,在“雙碳”目標(biāo)的指引下,開發(fā)利用可再生能源的微電網(wǎng)成為有效解決能源與環(huán)境挑戰(zhàn)的重要手段。
2、由于微電網(wǎng)系統(tǒng)包含了大量的分布式能源、儲(chǔ)能設(shè)備和通信系統(tǒng),將風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等不可控的可再生能源和一種或多種常規(guī)電源相結(jié)合,產(chǎn)生清潔、可持續(xù)、穩(wěn)定、可靠的電力,已成為電力系統(tǒng)中重要的組成部分。
3、但是,微電網(wǎng)系統(tǒng)的調(diào)度和控制的機(jī)制比較復(fù)雜,而且單一微電網(wǎng)能力有限,需要將多種可再生能源,如太陽能、風(fēng)能和生物能混合,系統(tǒng)調(diào)度和控制的復(fù)雜度較高,能源出力具有波動(dòng)性和不可控性,尤其是在不以主電網(wǎng)供電為主和采用多種可再生能源的偏遠(yuǎn)地區(qū),運(yùn)行成本的控制和環(huán)境的保護(hù)問題更加復(fù)雜。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明所要解決的問題是:提供一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法,以運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本同時(shí)最優(yōu)為目標(biāo),對微電網(wǎng)運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本模型進(jìn)行內(nèi)部儲(chǔ)能、供能裝置參數(shù)迭代求解,生成微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度方案,實(shí)現(xiàn)更高的用戶滿意度。
2、本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法,包括如下步驟:
3、s1、導(dǎo)入微電網(wǎng)內(nèi)各存儲(chǔ)和供能裝置、負(fù)載參數(shù)設(shè)置;
4、s2、初始化微電網(wǎng)參數(shù)集,設(shè)置參數(shù)集內(nèi)成員參數(shù)和最大迭代次數(shù):
5、s3、進(jìn)行微電網(wǎng)運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本以及非劣組的初次獲??;
6、s4、更新微電網(wǎng)參數(shù)集成員;
7、s5、更新微電網(wǎng)運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本、非劣參數(shù)集和非劣組;
8、s6、如達(dá)到最大迭代次數(shù),執(zhí)行步驟s7;否則,執(zhí)行步驟s4至s5進(jìn)行微電網(wǎng)參數(shù)集的更新迭代,形成微電網(wǎng)的多個(gè)優(yōu)化調(diào)度方案;
9、s7、輸出非劣參數(shù)集,決策出最符合用戶需求的調(diào)度方案。
10、具體地,步驟s1中,確定微電網(wǎng)內(nèi)部各儲(chǔ)能、供能裝置的特性,導(dǎo)入微電網(wǎng)內(nèi)部光伏、風(fēng)機(jī)、蓄電池、柴油、燃?xì)?、主網(wǎng)輸出功率的數(shù)值上下界;
11、導(dǎo)入微電網(wǎng)負(fù)載參數(shù)load,表示為:{load1,load2,…,loadk,…,load24},用于實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)內(nèi)的電力供需平衡,loadk表示微電網(wǎng)第k小時(shí)的負(fù)載功率,1≤k≤24。
12、具體地,步驟s2中,初始化微電網(wǎng)參數(shù)集,包括如下子步驟:
13、s2.1、初始化微電網(wǎng)內(nèi)部儲(chǔ)能、供電裝置參數(shù)集grid,表示為:
14、{grid1,grid2,…,gridi,…,gridn};
15、其中,n表示微電網(wǎng)參數(shù)集成員數(shù)量,1≤i≤n,i、n為正整數(shù);gridi表示微電網(wǎng)參數(shù)集grid的第i個(gè)成員,表示為:
16、{gridi,1,gridi,2,gridi,3,…,gridi,144};
17、其中,gridi,j表示gridi的第j個(gè)參數(shù),分別表示光伏、風(fēng)機(jī)、蓄電池、柴油、燃?xì)狻⒅骶W(wǎng)在一天中各小時(shí)儲(chǔ)電或供電功率,1≤j≤144,j為正整數(shù);
18、s2.2、設(shè)置微電網(wǎng)參數(shù)集成員gridi的取值范圍:
19、對應(yīng)最大值ub為{ub1,ub2,ub3,…,ubj,…,ub144},取值對應(yīng)最小值lb為{lb1,lb2,lb3,…,lbj,…,lb144},ubj、lbj表示第j個(gè)參數(shù)的取值最大值和最小值;
20、s2.3、設(shè)置gridi,j為正數(shù)時(shí)表示供電,gridi,j為負(fù)數(shù)時(shí)表示蓄電池儲(chǔ)電或向主網(wǎng)輸送電;
21、s2.4、設(shè)定最大迭代次數(shù)為t,t為正整數(shù),設(shè)置計(jì)數(shù)變量t并初始化為0。
22、具體地,步驟s3中,進(jìn)行微電網(wǎng)運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本以及非劣組的初次獲取,方法如下:
23、將已知微電網(wǎng)運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本模型作為適應(yīng)度函數(shù)fitness,計(jì)算微電網(wǎng)參數(shù)集成員gridi對應(yīng)的運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本,分別表示為:
24、{pri1,pri?2,…,prii…,pri?n};
25、{env1,env?2,…,env?i,…,envn};
26、其中,prii表示微電網(wǎng)參數(shù)集成員gridi對應(yīng)的運(yùn)行成本,envi表示微電網(wǎng)參數(shù)集成員對應(yīng)的環(huán)境保護(hù)成本;
27、對于微電網(wǎng)參數(shù)集成員gridk,若grid中所有成員都不能使如下公式成立,則將gridk對應(yīng)參數(shù)視作非劣解:
28、或
29、其中,i、k為正整數(shù),1≤i,k≤n;
30、選取grid中一個(gè)非劣解成員對應(yīng)的參數(shù),賦值給非劣組food_grid,用于更新微電網(wǎng)參數(shù)集。
31、具體地,步驟s4中,更新微電網(wǎng)參數(shù)集成員,包括以下子步驟:
32、s4.1、引入隨機(jī)數(shù)r2,當(dāng)r2<e時(shí)更新微電網(wǎng)參數(shù)集成員:
33、
34、其中,是第t次迭代gridi,j的新值,表示第t次迭代food_grid的第j個(gè)參數(shù)的值;r1是(-1,1)的隨機(jī)數(shù),h、r2是(0,1)的隨機(jī)數(shù);
35、θ、β是隨迭代次數(shù)變化的量,w默認(rèn)值為5,用于控制階梯函數(shù)的分段數(shù)量,公式如下:
36、
37、s4.2:引入隨機(jī)數(shù)r3,當(dāng)r3<fnorm(gridi)時(shí)更新微電網(wǎng)參數(shù)集成員:
38、
39、其中,r3是(-1,1)的隨機(jī)數(shù),fnorm(gridi)表示gridi適應(yīng)度的歸一化值。
40、具體地,步驟s5中,更新運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本、非劣參數(shù)集和非劣組,包括如下子步驟:
41、s5.1、根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)fitness,計(jì)算并更新微電網(wǎng)參數(shù)集成員對應(yīng)的運(yùn)行成本、環(huán)境保護(hù)成本;
42、s5.2、構(gòu)建非劣參數(shù)集,在非劣參數(shù)集中保留非劣解,將適應(yīng)度不劣于非劣參數(shù)集中任何成員的微電網(wǎng)參數(shù)添加到非劣參數(shù)集中;
43、s5.3、使用輪盤賭法從非劣參數(shù)集選擇非劣解,將對應(yīng)的參數(shù)賦值給food_grid,更新food_grid。
44、具體地,步驟s7中輸出非劣參數(shù)集,將用戶評價(jià)的三角模糊數(shù)的均值作為權(quán)重輸入,使用topsis對多個(gè)優(yōu)化調(diào)度方案進(jìn)行加權(quán)求和、排序,得到最符合用戶需求的調(diào)度方法,進(jìn)行微電網(wǎng)調(diào)度。
45、本發(fā)明技術(shù)方案還提供了:一種電子設(shè)備,包括:
46、一個(gè)或多個(gè)處理器;
47、存儲(chǔ)裝置,其上存儲(chǔ)有一個(gè)或多個(gè)程序;
48、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行,使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)上述任一所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法。
49、本發(fā)明技術(shù)方案還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,該程序被處理器執(zhí)行時(shí),實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法中的步驟。
50、本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下技術(shù)效果:
51、1、本發(fā)明微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法,不斷更新迭代微電網(wǎng)參數(shù)集,形成多個(gè)優(yōu)化調(diào)度方案,決策出最符合用戶需求的調(diào)度方案。實(shí)現(xiàn)各存儲(chǔ)和供電裝置的輸出功率、運(yùn)行成本與環(huán)境保護(hù)成本同步改進(jìn)與求解。
52、2、本發(fā)明微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方案生成與決策方法,可以實(shí)現(xiàn)更高的用戶滿意度,也更適用于不以主電網(wǎng)供電為主,采用多種可再生能源的偏遠(yuǎn)地區(qū)。