基于莱维和声搜索算法的微网系统容量多目标优化研究

偏远山区和海岛地区一般远离大电网,自然环境复杂多变,易造成电力供应的不稳定,并且由于地区用电量较小,造成并网获取电力供应的成本太高。然而,这些地区自然资源丰富,因而如何高效利用可再生能源分布式发电,建立风光柴储互补的孤岛微网系统(Island Microgrid System,IMS),成为微网电力供应优化的热点问题。本文提出一种基于莱维和声搜索算法(Levy-Harmony Searching Algorithm,LHSA)的孤岛微网系统多目标优化设计方法。系统优化设计通过改善风机、光伏、柴油发电机和储能的容量配置,实现系统多目标的最优化,即系统综合性能的最优化。本文主要工作如下:(1)针对当前孤岛微网系统优化设计模型中优化指标较少、不能综合反映系统性能的问题,本文首先进行了系统特性分析,在孤岛微网系统优化设计的四大类优化指标中,选取了最具代表性的9个指标,并将其中的一类优化指标作为系统的约束条件,另外三类优化指标作为系统的优化目标,建立了待优化系统的模型。(2)针对当前多目标适应度函数计算模型严重依赖经验指导、函数类型选型困难,且不适宜较多优化指标的适应度计算等问题,同时鉴于孤岛微网系统的各类优化指标之间往往相互冲突、互相牵制的特性,本文提出一种三角形聚类评估模型解决孤岛微网系统多目标适应度计算问题。该模型将三类优化指标做等权重耦合,同类目标内部的各项指标之间则通过相关性分析进行加权。因此,该模型结构简单、工程易实现,能够高效地实现优化指标较多时的适应度计算,克服了传统方法过度依赖经验数据、计算复杂的缺陷。(3)针对当前孤岛微网系统优化算法参数多、适用性弱、全局搜索能力与收敛速度冲突明显的问题,本文提出一种莱维和声搜索算法。该算法基于莱维飞行和偏好搜索机制对标准和声搜索算法进行改进,利用莱维飞行的随机游走特性加强算法的全局搜索能力,利用偏好搜索机制避免大量的重复搜索,从而保证了算法的搜索效率,提高了收敛速度。通过多场景的仿真实验和分析,表明了本文所提出的优化方案的可行性和优越性,为孤岛微网的容量优化提供了一定理论支撑。