基于遗传算法求解孤岛型微电网调度优化问题

2023-09-25 11:35:27

摘要

随着分布式能源和可再生能源的快速发展，微电网得到了广泛的关注。微电网的调度优化问题是提高微电网经济性和可靠性的关键技术。本文提出了一种基于遗传算法求解孤岛型微电网调度优化问题的算法。该算法综合考虑了孤岛型微电网的经济性和可靠性，目标函数为微电网的总运行成本。算法采用改进的遗传算法，加入了基于历史最优解的局部搜索策略，提高了算法的收敛速度和求解精度。仿真结果表明，该算法能够有效求解孤岛型微电网的调度优化问题，具有较高的可行性和经济性。

关键词

遗传算法
微电网
调度优化
Matlab

1 引言

随着分布式能源和可再生能源的快速发展，微电网得到了广泛的关注。微电网是一种由分布式电源、储能装置、负荷和控制系统组成的自治系统，具有分布式发电、灵活调控和提高能源效率等优点。

微电网的调度优化问题是提高微电网经济性和可靠性的关键技术。调度优化的目标是确定微电网中分布式电源的出力，储能装置的充放电功率和负荷的启停时间，使得微电网的总运行成本最低，同时满足系统约束。

2 遗传算法概述

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法的基本流程如下：

初始化种群：随机生成一组解的集合，称为种群。
计算适应度：计算每个解的适应度值，适应度值表示解的优劣程度。
选择：根据适应度值，选择较优的解进入下一代种群。
交叉：对选出的解进行交叉操作，生成新的解。
变异：对新的解进行变异操作，产生随机的变化。
重复2-5步，直到满足终止条件。

3 基于遗传算法的孤岛型微电网调度优化算法

本文提出的基于遗传算法的孤岛型微电网调度优化算法流程如下：

初始化种群：随机生成一组解的集合，称为种群。每个解表示微电网中分布式电源的出力、储能装置的充放电功率和负荷的启停时间。
计算适应度：计算每个解的适应度值，适应度值表示解的优劣程度。适应度函数为微电网的总运行成本。
选择：根据适应度值，选择较优的解进入下一代种群。采用轮盘赌选择算法。
交叉：对选出的解进行交叉操作，生成新的解。采用单点交叉算法。
变异：对新的解进行变异操作，产生随机的变化。采用高斯变异算法。
局部搜索：对当前最优解进行局部搜索，以提高算法的收敛速度和求解精度。局部搜索算法采用基于历史最优解的局部搜索策略。
重复2-6步，直到满足终止条件。终止条件为算法收敛或达到最大迭代次数。

4 仿真结果

为了验证算法的有效性，本文对一个典型的孤岛型微电网系统进行了仿真。仿真结果表明，该算法能够有效求解孤岛型微电网的调度优化问题，具有较高的可行性和经济性。

图1给出了算法的收敛曲线。可以看出，算法的收敛速度较快，在迭代次数较少的情况下即可达到较优解。

图1 算法的收敛曲线

图2给出了算法求得的孤岛型微电网的调度优化结果。可以看出，算法能够满足系统约束，使得微电网的总运行成本最小。

图2 算法求得的孤岛型微电网的调度优化结果

5 结论

本文提出了一种基于遗传算法求解孤岛型微电网调度优化问题的算法。该算法综合考虑了孤岛型微电网的经济性和可靠性，目标函数为微电网的总运行成本。算法采用改进的遗传算法，加入了基于历史最优解的局部搜索策略，提高了算法的收敛速度和求解精度。仿真结果表明，该算法能够有效求解孤岛型微电网的调度优化问题，具有较高的可行性和经济性。

附录

Matlab源码

% 遗传算法参数设置
popSize = 100;  % 种群规模
maxIter = 100;  % 最大迭代次数
Pc = 0.8;  % 交叉概率
Pm = 0.2;  % 变异概率

% 初始化种群
population = initPopulation(popSize);

% 计算适应度
fitness = evaluateFitness(population);

% 遗传算法主循环
for iter = 1:maxIter
    % 选择
    parents = selectParents(population, fitness);
    
    % 交叉
    offspring = crossover(parents, Pc);
    
    % 变异
    offspring = mutation(offspring, Pm);
    
    % 局部搜索
    offspring = localSearch(offspring);
    
    % 更新种群
    population = [population; offspring];
    
    % 计算适应度
    fitness = [fitness; evaluateFitness(offspring)];
    
    % 排序种群
    [fitness, idx] = sort(fitness);
    population = population(idx, :);
    
    % 保留精英个体
    population = population(1:popSize, :);
end

% 输出最优解
bestSolution = population(1, :);