基于粒子群算法的微电网多目标经济调度模型研究

微电网能够整合分布式发电的优势,协调分布式电源与大电网间的矛盾,充分利用各种分散能源,结合本地负荷、储能装置及相关监控和保护装置,构成具有自我控制、保护和管理能力的新型电力微系统。但是如何实现微电网的运行控制、能量管理和调度等方面仍存在诸多的问题。其中,微电网的经济运行也是研究中的一个难点问题。微网以DG小型化和数量多为特点,分散了调度风险,提高了供电可靠性;但微网中风力发电、光伏单元的发电量与天气状况、环境温度、风速、日照辐射量等条件密切相关;DG设备的故障率也随环境条件和时间变化,这些随机性因素都会对微网系统供电的可靠性产生一定的影响。因而包含风能、太阳能等随机可再生能源的多能源微网,其经济调度若单纯的考虑发电费用或环境等问题存在明显的不足。 基于此,本文主要研究了微电网多目标经济调度问题,主要研究内容为: (1)介绍了微网中各DG模型以及运行特性,建立了太阳能发电、风力发电的随机出力模型,蓄电池和蓄热器的充、放模型和能量平衡模型,并分析了微型燃气轮机和燃料电池的耗能经济特性模型。 (2)提出了发电成本最低,用户损失最小和对环境影响最小的多目标微网经济调度模型,并详细分析了模型中的变量和参数,以及相关量的计算方法。 (3)对于上述多目标优化模型的求解,在研究模糊优化理论的基础上,采用了最大模糊满意度法将多目标经济调度问题转化成非线性单目标优化问题;并采用粒子群算法进行求解,并具体分析了模型中的目标函数、约束条件在粒子群算法中的处理方法,以避免局部最优,保证解的可行性和全局最优。 (4)通过仿真算例,表明多目标模型比单目标模型更能确切的反应微网的实际运行状态,能够以尽量小的运行损失达到较高的可靠性和环境保护的效果。同时说明了本文所研究方法的有效性。