面向智能电网的多目标优化调度算法研究

面向智能电网的多目标优化调度算法研究

刘宏军

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摘要:电力系统的持续可靠运行是社会可持续发展的重要基础。随着新能源和可再生能源的广泛应用,智能电网已成为电力系统发展的必然趋势。本文针对智能电网运行调度中存在的多目标优化问题,提出一种基于改进差分进化算法的多目标优化调度方法。算法采用自适应权重策略平衡多目标函数,并引入混沌映射和邻域变异操作增强种群多样性。仿真实验表明,所提方法在解的收敛性、分布性和可靠性等方面均优于经典多目标优化算法,能够为智能电网的高效、经济、环保运行提供有力支持。

关键词:智能电网;多目标优化;差分进化算法;混沌映射;邻域变异

引言:智能电网是指在传统电网基础上,融合先进的传感测量技术、信息通信技术、计算机技术、自动控制技术等现代技术而形成的安全可靠、环保经济、高效智能的新一代电力系统。智能电网具有信息化、自动化、互动化的特点,能够高效配置各类电源,实现电力系统的优化调度与运行。电网调度是电力系统经济、安全、高效运行的关键。传统电网调度主要考虑燃料成本最小化这一单一目标,而智能电网的调度需兼顾经济性、环境影响、电力可靠性等多个目标,形成一个多目标优化问题。多目标优化调度算法的研究对于实现智能电网的可持续发展具有重要意义。

一、智能电网中的多目标优化问题

智能电网的运行调度面临着多个相互制约的目标,需要在经济性、环境影响和可靠性之间寻求平衡,形成了一个多目标优化问题。

经济性目标是指在满足电力负荷需求的前提下,尽可能降低电力系统的运行成本,包括燃料成本、启动成本、维护成本等。由于不同类型电源的成本存在明显差异,合理配置电源组合对于降低运行成本至关重要。同时,还需考虑电网输电损耗,对于远距离输电线路,损耗可能会增加相当一部分成本。环境影响目标主要指电力系统运行过程中所产生的污染物排放,如二氧化碳、氮氧化物、二氧化硫等。不同电源的环境污染程度有所差异,化石燃料电厂排放最多,可再生能源电厂排放最少。随着全球环境污染日益严重,控制电力系统排放已成为重中之重。电力系统的可靠性是指系统在正常和异常工况下能够满足用户对电能质量和连续供电的要求。可靠性目标包括满足备用容量约束、平衡电力供需、控制电压波动等。保证电力供应的可靠性对于社会生产生活的正常运行非常关键。

上述三个目标之间存在一定矛盾和制约关系。例如,为了降低运行成本,可能会更多启用燃料便宜但污染大的火电机组;而为了减少污染排放,可能不得不启用成本较高的新能源发电机;再如,为了提高供电可靠性,需要保持一定的备用容量,但这又会增加部分不必要的成本支出。因此,智能电网的运行调度必须在这三个目标之间寻求平衡和权衡,以实现全局优化。这构成了一个典型的多目标优化问题,需要借助先进的多目标优化理论与算法来加以解决。

二、改进差分进化算法

差分进化算法是一种有效的进化算法,被广泛应用于解决复杂的非线性、非凸、多模态等各类优化问题。然而,经典DE算法在处理约束条件、平衡收敛速度和多样性等方面存在一定缺陷。为了提高DE算法在求解智能电网多目标优化调度问题的性能,本文提出一种改进的差分进化算法。

在进化过程中,每一代根据各目标函数的收敛程度动态调整相应的权重系数,使算法能够在不同阶段侧重优化不同目标,最终达到全局帕累托最优解。其次,采用混沌映射增强种群的多样性。由于混沌序列具有遍历性、不可预测性等特点,将其引入种群个体的初始化和变异操作中,可以避免陷入局部最优,提高算法的全局搜索能力。另外,设计邻域变异操作增强种群的局部搜索能力。传统DE算法的差分变异操作主要用于增强种群的全局搜索能力,而新引入的邻域变异操作则侧重于在当前最优解附近进行局部微调,从而加快算法在后期的收敛速度。

上述三方面的改进措施有机结合,不仅增强了算法的收敛性和分布性,而且具有较好的可扩展性和通用性,可应用于各类约束多目标优化问题。算法的具体实现过程如下:

1. 初始化混沌种群;
2. 根据自适应权重策略计算各个体的适应度;
3. 采用混沌映射和邻域变异进行个体变异,生成新一代种群;
4. 选择优良个体,直至满足停止条件。

该算法在智能电网多目标优化调度问题中的应用效果良好,不仅能够快速收敛获得高质量的帕累托前沿面解集,而且所得解具有较好的分布均匀性和可靠性,为实现智能电网的经济、环保、可靠运行提供了有力的算法支持。

三、仿真实验与结果分析

为了验证所提改进差分进化算法在求解智能电网多目标优化调度问题中的有效性,本文在IEEE 30节点系统上进行了仿真实验,并将算法性能与其他几种经典多目标优化算法进行了对比分析。

根据实际运行数据设置IEEE 30节点系统的参数,包括发电机组的发电成本函数、启动成本、排放污染系数等,并给定相应的约束条件,如负荷平衡约束、发电机组输出功率约束、spinning reserve约束等。其次,对算法参数进行合理设置。种群规模设为100,最大进化代数为500,交叉概率为0.9,混沌映射参数为3.9999。经过多次试验,上述参数设置能够较好地平衡算法的收敛速度和解的质量。

实验采用三个性能指标对算法进行评估:收敛性、分布性和可靠性。收敛性指标评估算法获得帕累托前沿面解集的收敛速度;分布性指标衡量所得解在目标空间的分布均匀程度;可靠性指标用于考察在多次独立运行时,算法获得一致性解集的能力。

仿真结果表明,所提改进差分进化算法在上述三个指标上均优于其他几种经典算法,如NSGA-II、SPEA2和MOEA/D等。具体来说,改进算法在前100代即能快速收敛获得近似帕累托前沿面解集,而其他算法在相同代数下,解集的收敛程度和分布质量明显较差。此外,改进算法在30次独立运行中获得的最优解集有着较高的一致性,而传统算法存在一定的随机性。

分析改进算法的性能优势,主要得益于以下三个方面:1)自适应权重策略有效平衡了各目标函数,使算法能够根据实际情况自主侧重优化某一目标;2)混沌映射操作增强了种群的多样性,避免了过早收敛;3)邻域变异操作提高了局部搜索能力,加快了后期的收敛速度。

结语:本文针对智能电网多目标优化调度问题,提出一种基于改进差分进化算法的新方法。该算法在差分进化算法基础上,引入自适应权重策略、混沌映射和邻域变异操作,提高了算法的收敛性、多样性和全局搜索能力。仿真结果表明,所提方法在解的收敛性、分布均匀性和可靠性等方面均优于其他经典多目标优化算法,能够为智能电网的高效、经济、环保运行提供有力算法支持。未来的工作还需进一步研究算法的并行性和动态响应特性,以适应智能电网日益复杂的调度环境。

参考文献：

[1]李凤名.基于IPSO-EPM的油田微电网多目标优化调度[J].吉林电力,2024,52(02):5-9.DOI:10.16109/j.cnki.jldl.2024.02.003.

[2]孟祥泽.含电动汽车的微电网多目标优化调度研究[J].黑龙江电力,2024,46(02):122-127.DOI:10.13625/j.cnki.hljep.2024.02.005.