基于遗传算法的微电网负荷优化分配_周开乐

大电网联 合 运 行 的 并 网 模 式 和 独 立 运 行 的 孤 岛 模 式 。 微电网中包含 多 种 可 再 生 能 源 发 电 系 统 ， 如光 伏发电机和风力发 电 机 等 ； 同时还包括一些分布式 电源和储能装置 ， 如柴油发电机和微型燃气轮机等 。
第 ３ 期 周开乐等 ： 基于遗传算法的微电网负荷优化分配
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因此 ， 微电网的负荷优化分配不同于传统大电网 。 目前对微电网负荷优化分配的研究较少
［ ］ １ ３－１ ４
性的直流源 ， 其输出 电 压 和 电 流 随 着 光 照 强 度 和 电 ， 池结温的变化呈现 强 烈 的 非 线 性 变 化 ， 为了达到最 大功率点 ， 需要对光 伏 发 电 系 统 进 行 最 大 功 率 点 跟
光伏发电机的输出功率为 ：
ＰＰＶ ＝ ＰＳ Ｔ Ｃ
式中 ＰＰＶ
ＧＩ ＮＧ ［ ］ （ ） Ｔ １＋ｋ（ ４ ｃ －Ｔ ｒ） ＧＳ Ｔ Ｃ 为光照强度 ＧＩ ＮＧ 条件下的输出 功 率 ，
， ＰＳ ａ ｒ ｄ Ｔ ｅ ｓ ｔ Ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｔ ａ ｎ ｄ Ｔ Ｃ 为标准测试条件 （ ， ） ， Ｓ Ｔ Ｃ 下的最大输出功率 Ｇ Ｉ Ｓ Ｃ 为 ＮＧ 为光照强度 Ｇ Ｔ
［ １ ５］ 。 ，ＭＰ 踪（ ｕ ｍ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ Ｐ Ｔ） Ｍ ａ ｘ ｉ ｍ ｇ
而且这些研究对包含多种微电源的并网模式微电网 在某一周期内的负荷优化分配问题关注较少 。 为了 促进微电网的优化 运 行 、 提高微电网发电效率和降 低发电成本 ， 本文建立了孤岛模式和并网模式下 ， 包 含柴油发电机 、 微型燃气轮机 、 光伏发电机和风力发 电机的微电网负 荷 优 化 分 配 模 型 。 然 后 ， 通过遗传 算法对两种模式下 的 微 电 网 进 行 ２ ４小时负荷优化 分配仿真实验 ， 实验 结 果 表 明 了 本 文 模 型 方 法 的 正 确性和有效性 。
［３］ 中的 ６－ｋＷ 康明 斯 柴 油 发 电 机 组 模 型 ｈ ａ ｍ ｅ ｄ等 １ Ｈ ｚ的参数 。 Ｄ ＮＡ Ｃ ５ ０
图 １ 光伏发电机的 ２ ４ 小时输出功率
（ ） ，ＷＴ） 风力发电机 （ ４ Ｗ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｉ ｎ ｄ Ｔ ｕ 再通过增 ＷＴ 是利用风力 带 动 风 车 叶 片 旋 转 ， 速机将旋转速度 提 升 ， 从 而 促 使 发 电 及 发 电。风 力
中国管理科学 第２ ｏ ｌ ． ２ ２，Ｎ ｏ ． ３ ２卷 第３期 Ｖ ， ２ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｍ ａ ｎ ａ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｍ ａ ｒ ． Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ０ １ ４ ２ ０ １ ４ 年 ３ 月 ｇ （ ） 文章编号 ： ０ ３－２ ０ ７ ２ ０ １ ４ ０ ３－０ ０ ６ ８－０ ６ １ ０
ｔ＝１ ｉ＝１
（ ） ６
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中国管理科学 ２ ０ １ ４年
量， Ｓ Ｅｔ 为微电网 在 时 段ｔ 向 大 电 网 的 售 电 量 。 其 ） 他参数的含义与式 （ 中相同 。 ６ （ ） 约束条件 ２ 除了满足孤岛模式下微电网负荷优化分配的约 ） ） 束条件式 （ 和式 （ 以外 ， 还应满足 ， 微电网向大电 ８ ９ 网的售电不可能超过微电网的总输出功率 ：
２ （ ） Ｆ１（ Ｐ Ｐｉ ＋γ Ｐｉ １ ＝α ｉ） ｉ＋ ｉ ｉ β 式中α Ｐ ｉ 、 ｉ 和γ ｉ 分别为柴油发电机的系数 ， ｉ β
电机的 ２ ４ 小时输出功率如图 １ 所示 。
。 系数α 是 柴油发电机ｉ的输出功率 （ ｋＷ） γ ｉ 、 ｉ和 ｉ β 一般由 柴 油 发 电 机 的 制 造 商 给 出 ， 本文采用 Ｍ ｏ －
（ 混合优 化 算 法 ， 并在适应度函数中引入罚 Ｇ Ｐ ＨＡ） 函数的思想 ， 求解传统电网中的电源规划问题 。Ｂ ａ －
［］ 提出了解决热电联产 ｓ ｕ３ 则基于蜜蜂 的 觅 食 行 为 ，
系统负荷优化分配的蜂群优化算法 。 但上述研究主 要集中在以火电机组或水火联运机组为主的传统大 电网的负荷优化分配 。 而随 着 新 能 源 技 术 的 发 展 和 应 用 、 人们对个性 化电力需 求 的 增 加 以 及 传 统 大 电 网 带 来 的 诸 多 问
２ ） ／ 下 的 光 照 强 度， ｋ 为发电温 Ｓ Ｔ Ｃ 条件 （ １ ０ ０ ０Ｗ ｍ ， ， 度系数 Ｔ ｃ 为电池温度 Ｔ ｒ 为参照温度 。 某光伏发
２ 微电网负荷优化分配模型
２． １ 微电源特性 （ ） ， 柴油发电机 （ １ ｌ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ Ｄ Ｇ） Ｄ ｉ ｅ ｓ ｅ 将柴油的能量 Ｄ Ｇ 是柴油 机 驱 动 发 电 机 运 转 ， 转化为电能的发电装置 ， 它是目前最常用的微电源 。 柴油发电机的燃料成本函数可以描述为实际输出功 率的二次函数 ， 即：
／ ） ， ， 功率 （ ｋ Ｊ ｋ ｆ Ｌ ＨＶｆ 为低燃料加热率 （ ｍｆ 为 ｋＷ） ｇ ／ ） 。 燃料的质量流速 （ ｋ ｓ ｇ 微型燃气轮机的成本函数为 ：
Ｖ ＞ Ｖｃ ｏ
３ Ｐ Ｖｃ ｒ ｉ ， ，ｃ Ｖｒ 和Ｖｃ ｉ 、 ｏ ３ ｂ＝ ３ ３ Ｖ Ｖ －Ｖｃ Ｖ ｉ ｒ －Ｖ ｃ ｉ 分别为切入风速 、 额定风速 和 切 出 风 速， Ｐ ｒ 为额定
功率 。 某风力发电机的 ２ ４ 小时输出功率如图 ２ 所示 。 ２． ２ 孤岛模式微电网负荷优化分配模型 （ ） 目标函数 １ 孤岛 模 式 下 ， 微电网不存在与大电网之间的交 易， 本文建立的成本 目 标 函 数 中 包 括 燃 料 成 本 和 运 行维护成本 ， 即：
Ｔ Ｎ
ＰＪ （ ） ＣＭＴ ＝ Ｃ ３ ｎ ｌ ∑ ｌ Ｊ Ｊ η 式中 Ｃ ｎ ｌ 为供应给微型燃气轮机的天然气价
８］ 利用实物期权理论得出非线性偏微分方程 （ 等［ Ｐ Ｉ －
荷需求和系统运行 等 约 束 的 条 件 下 ， 合理分配各发 电机组的出力 ， 以实现发电总成本最低的优化问题 。 它是电力系统规划和运行调度中的一类重要优化问 题， 需要运用管 理 科 学 方 法 进 行 建 模 求 解 。 负 荷 优 化分配对于提高发 电 效 率 、 增强电力系统稳定性和 降低发电成本具有重要意义 。 学者们采用不同的方法建立和求解负荷优化分 配模型 。 一些研究 基 于 传 统 优 化 算 法 ， 如朱继忠和 徐国禹将网流规划法运用到传统火电机组
１ ６］ ： 发电机的输出功率是风速的函数 ［
，ＭＴ） （ ） 微型燃气轮机 （ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ２ Ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ＭＴ 是 指 功 率 在 几 百 千 瓦 以 内 的 小 型 热 动 装 置， 它通过整合在发 电 机 中 的 燃 气 涡 轮 发 动 机 的 高
１ ５］ 速运转产生 电 能 。 微 型 燃 气 轮 机 的 总 效 率 函 数 ［
１ ２］ 应 运 而 生。 它 有 两 种 运 行 模 式， 即和 题， 微电网 ［
了优化欧洲能源公 司 的 发 电 ， 建立了一个混合整形 规划模型 ， 并将其划分为层次模块组件 ， 采用一个定 制的分 支 定 界 算 法 解 决 这 些 子 问 题 。 Ｇ ｅ ｒ和 ａ ｒ ｄ ｎ Ｒ ｏ ｅ ｒ ｓ 建立了一个热电联产电力系统的联合规划 ｇ
［ １］
） ， 对水电和火电发电机组设计优化运行策略 。 Ｄ Ｅ ｓ 随着 智 能 算 法 的 发 展 ， 为了克服传统优化方法 的缺陷 ， 一些学者研 究 了 智 能 算 法 在 电 力 系 统 负 荷
［］ 优化分配中的应用 。Ｌ ｉ９ 比较了遗传算法和传 统 方
法在电力系统经济 负 荷 分 配 中 的 应 用 ， 并在后续研 究中提出了一个快速准确进行负荷分配的遗传算法
［］ 优化模型 。Ｎ ｋ和 Ｒ ｍ ｉ ｓ ｃ ｈ７ 设 计 了 一 个 水 热 ｏ ｗ ａ ｒ
１ 引言
电力系统负荷优化分配
［ ］ １－３
发电系统 最 优 发 电 成 本 的 动 态 多 阶 段 随 机 规 划 模 是指在满足用户 负 型， 并设计了一个随 机 拉 格 朗 日 松 弛 机 制 用 于 为 各 个发点单元 的 所 有 的 约 束 分 配 乘 法 器 。Ｔ ｎ ｈ ｏ ｍ ｓ ｏ ｐ
１ ０］ １ １］ 。 李 翔 等［ 采用遗传粒子群 和局 部 梯 度 方 法 ［
和水火
２］ 的负荷优化 分 配， 联运 机 组 ［ 并分别采用递推算法
和分 解 协 调 算 法 求 解 负 荷 分 配 模 型 。 Ｋ ｋ ｏ ｌ ｕ ａ ｖ ｒ ａ ｇ
［］ 和Ｋ ｉ ｚ ｉ ｌ ｔ ａ ｎ４ 采用多目标 动 态 线 性 规 划 方 法 解 决 电 ［］ 力系 统 的 规 划 问 题 。 Ｍ ｎ ｅ ｎ和 Ｌ ａ ｈ ｄ ｅ ｌ ｍ ａ５ 为 ａ ｋ ｋ ｏ
格， ＰＪ 为时间间隔Ｊ 的净电力输出 ， ｌ Ｊ 为时间间隔 η
Ｊ 的电池效率 。 （ ） ， 光伏发电机 （ ３ ｖ ｏ ｌ ｔ ａ ｉ ｃ Ｐ Ｖ） Ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ
Ｐ Ｖ 是利用半导体 平 面 的 光 生 伏 特 效 应 将 太 阳 能转换为电能的发电系统 。 光伏发电机是一种非线
） ） ） ） ］ ｉ ｎ Ｆ＝ｍ Ｆ Ｐ ｔ Ｍｉ（ Ｐ ｔ ｍ ｉ ｎ ＋Ｏ ｉ（ ｉ（ ｉ（ ∑∑［
为：
ＰＷＴ ＝ ０ Ｖ ＜ Ｖｃ ｉ 烄 ３ ＰＷＴ ＝ ａ＊ Ｖ －ｂ＊Ｐ ｒ Ｖ ｃ ｉ ＜Ｖ ＜Ｖ ｒ 烅 ＰＷＴ ＝ Ｐ Ｖｒ ＜ Ｖ ＜ Ｖｃ ｒ ｏ ＰＷＴ ＝ ０ 烆
式中 ａ ＝
３ ｒ
（ ） ５
Ｐ ｎ ｅ ＋Ｐ ｔ ｈ， ｒ ｅ ｃ （ ） ２ Ｍ Ｔ ＝ η ｍｆ ＬＨＶｆ ， 式中 Ｐ Ｐ ｋＷ ） ｎ ｔ ｒ ｅ 为净电 力 输 出 （ ｈ， ｅ ｃ 为恢复热
［ ６］
收稿日期 ： ２ ０ １－１ ９；修订日期 ： ２ ０ １－０ ４ １ ２－０ １ ２－１ ； （ 基金项目 ： 国家高 技 术 研 究 发 展 计 划 （ １ １ ＡＡ ０ ５ Ａ １ １ ６） ８ ６ ３） ２ ０ ， ） 国家自然科学基金资助项目 （ ７ １ １ ３ １ ０ ０ ２７ １ ２ ０ １ ０ ４ ２ ， ， 作者简介 ： 周开乐 （ 男（ 汉 族） 江 苏 铜 山 人， 合肥工业 １ ９ ８ ７－ ） 大学管理学院 ， 博士研究生 ， 研究方向 ： 优化与决策 ．
基于遗传算法的微电网负荷优化分配
２ ２ ２ ２ ， ， ， 沈 超１， 丁 帅１， 杨善林１， 周开乐１，
（ 合肥工业大学管理学院 ， 安徽 合肥 ２ １． ３ ９； ０ ０ ０ ） 过程优化与智能决策教育部重点实验室 ， 安徽 合肥 ２ ２． ９ ３ ０ ０ ０
即 在 满 足 各 类 系 统 约 束 条 件 下， 实 现 发 电 总 成 本 最 低。 摘 要： 负荷优化分配是电力系统中的一类重要优 化 问 题 ， 为了促进微电网的优化运行 ， 本文研究了包含柴油发电机 、 微型燃气轮机 、 光伏发 电 机 和 风 力 发 电 机 组 成 的 微 电 网 的负荷优化分配问题 。 首先简要分析了各个微电源的发电特征和成本函数 ， 然后 分 别 建 立 了 孤 岛 模 式 和 并 网 模 式 下的微电网负荷优化分配模型 ， 孤岛模式下优化模型 的 目 标 函 数 是 包 含 燃 料 成 本 和 运 行 维 护 成 本 的 总 成 本 ， 约束 条件包括发电能力约束和系统功率平衡约束 ， 并网模式下的优化模型则在此基础上 ， 在目标函数中增加了其与大电 网交易的收入和支出 ， 在约束条件中增加了电力 交 易 约 束 。 最 后 ， 通过遗传算法分别对两种模式下的优化模型进行 仿真求解 。 结果表明 ， 本文提出的负荷优化分配方法可以有效降低微电网的运行成本 ， 促进微电网的优化运行 。 关键词 ： 负荷优化分配 ； 优化模型 ； 遗传算法 ； 微电网 中图分类号 ： Ｆ Ａ ６ 文献标识码 ： ４ ０ ７ ．