基于Pareto檔案粒子群算法的微電網(wǎng)多目標優(yōu)化.pdf

1、隨著分布式發(fā)電技術的發(fā)展，清潔和可再生能源得到充分利用。將分布式電源與負荷等一起組織成微電網(wǎng)形式運行，能夠提高可再生能源的利用率。單一的負荷變化或者天氣狀況都可能對微電網(wǎng)的功率平衡產(chǎn)生顯著影響。在微電網(wǎng)運行過程中，優(yōu)化目標不再唯一。如何在盡可能減少系統(tǒng)運行經(jīng)濟成本的同時，降低微電網(wǎng)運行對環(huán)境造成的影響并使微電網(wǎng)供電更加可靠是微電網(wǎng)多目標優(yōu)化運行的重點。
　　本文采用Pareto檔案多目標粒子群優(yōu)化算法(Pareto Archive

2、 Multi-objective Particle Swarm Optimization，PAMOPSO)對光柴儲微電網(wǎng)多目標優(yōu)化問題進行求解，主要研究內容如下:
　　1.建立光柴儲微電網(wǎng)多目標優(yōu)化運行數(shù)學模型。對光伏發(fā)電、柴油發(fā)電機、鋰電池組進行數(shù)學建模，并給定各種約束條件，建立以微電網(wǎng)運行經(jīng)濟成本最低，環(huán)境成本最低和失負荷概率最小為目標函數(shù)的微電網(wǎng)多目標優(yōu)化運行數(shù)學模型。
　　2.針對光柴儲微電網(wǎng)多目標優(yōu)化運行數(shù)學模型，

3、采用PAMOPSO對建立的多目標問題進行求解。PAMOPSO的特點是將外部檔案維護和全局最好位置選取相結合，使求得的非劣解盡可能的分布在目標空間上。
　　3.仿真分析。選取光照強度不同的天氣和不同的運行狀態(tài)作為多個優(yōu)化場景，分別進行雙目標優(yōu)化和三目標優(yōu)化，得到最優(yōu)解下各個分布式電源和大電網(wǎng)一天內的出力情況。通過比較得出，三目標優(yōu)化下的微電網(wǎng)運行成本要低于雙目標優(yōu)化下的微電網(wǎng)運行成本，盡可能使微電網(wǎng)處于并網(wǎng)的狀態(tài)運行，所提出的模型和