风光互补独立供电系统的多目标优化设计

摘要：在风光互补独立供电系统的设计中,如何配置风力发电机、太阳能电池板和蓄电池,在满足负荷需求的前提下,使风能和太阳能这样的清洁能源得到充分利用,负荷的供电可靠性较高,而系统成本较低,这是一个多目标优化设计的问题。 本文就是针对这样的风光互补独立供电系统,进行多目标的优化配置。首先建立了影响光伏发电和风力发电的天气模型,并使用了尖峰负荷小时(PSH)的方法和威布尔分布的方法分别模拟太阳能辐射和风速状况,采用蒙特卡罗仿真对天气情况进行仿真计算；其次建立了风力发电、光伏发电和蓄电池储能的模型,然后针对风光互补供电系统的研究重点,本文提出了衡量供电可靠性的失负荷概率LOLP、衡量清洁能源浪费的清洁能源浪费概率LOEP和系统成本三个指标,把它们作为多目标问题的优化目标。 为了解决风光互补独立供电系统中提出的多目标优化问题,本文提出了一种混沌自适应进化算法(CSEA),新算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证了各代中一定数量的劣势个体可以参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。算例表明,CSEA算法比传统单目标遗传算法的结果更加接近实际运行的Pareto优化前端,综合效果更优。 另外,本文运用CSEA算法对风光互补独立供电方式与纯光伏、纯风力独立供电方式进行比较,证实了风光互补独立供电方式在经济性和可靠性等方面更为合理。 可见,采用混沌自适应进化算法进行风光互补独立供电系统的优化设计,对于提高供电系统可靠性,降低成本,减少能源浪费具有非常重要的意义。