基于遗传算法的微电网负荷优化分配_周开乐
基于遗传算法的微电网能量优化调度方法研究
专题与综述 Topics and reviews
基于遗传算法的微电网能量优化调度方法研究
李永军 （尚特杰电力科技有限公司，合肥 230000）
摘要：针对微电网中的优化调度问题，以由蓄电池，光伏与负荷组成的并网型微电网为研究对象，建立了以运行成本最小为目标
的优化调度模型，并使用遗传算法对其进行求解。以江西南昌某微电网为研究对象，根据当地实际气象预测数据，在Visual Stu-
( ) Cgrid (t)=Cele t Pcc (t)t
式中，为不同时刻的电网交易单价，为联络线上的功 率。
表示储能成本，计算公式为
n
∑ Cest= CesPi ( t ) Pi ( t ) t
i=0
式中，Pi表示i时段的蓄电池平均充放电功率，n表示 调度周期内的时段总数。 1.2.2 系统运行约束
dio平台上进行了算例的研究，并验证所提模型的准确性。
关键词：微电网；优化调度；遗传算法
中图分类号：TM76 文献标识码：A
文章编号：2095-6487（2019）09-0073-03
0 引言
风电、光伏等可再生能源的输出具有随机性和波动性， 直接接入电网会给系统安全稳定运行带来不利的影响。微电 网是目前应用广泛的，解决这一问题的有效方式之一，微电 网由各种分布式电源，储能单元，负荷和监控保护装置等组 成。微电网的运行方式灵活，调度性能好，具有并网和孤岛 两种运行模式，通过公共连接点进行切换。
基于遗传算法的配电网供电方案优化研究
基于遗传算法的配电网供电方案优化研究Study on Pow er Supply Scheme of Dist ribution Net w ork Based on Genetic A lgorit hm王艳巧(南京供电公司,江苏 南京 210012)摘 要:为了满足客户供电可靠性要求,提出了采用遗传算法对多种供电方案进行优化选择的方法,综合考虑各种因素,根据现有网络和对给定参数优化选择,实验结果表明在满足电网安全和经济运行的条件下,能够迅速地为用户制定经济上最优的供电方案。
关键词:供电方案;遗传算法;配电网;业扩报装Abstract :I n o rder to meet the reliability requirem ents o f the customer for pow er suppy ,a genetic alg or ithm is pro po sed to o ptimize pow er supply schemes co nsider ing a v ariety o f fact or s co mprehensively.A cco rding t o the ex isting netwo rk and o pt imized set paramet ers,exper imental results sho w s that the security and eco no mic requir ement s co uld be met and the optimized pow er supply scheme can be esta blished r apidly for the custo mer .Keywords :po w er supply schem e;g enetic alg or ithm (GA );distribut ion netw or k;business ex pa nding 中图分类号:T M 727 文献标识码:A 文章编号:1009-5306(2008)06-0024-03收稿日期:2008-10-31作者简介:王艳巧(1979—),女,助理工程师,研究方向为电力系统自动化。
基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化研究
基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化研究电力系统负荷平衡一直是一个重要的问题，它不仅关系到电力系统的稳定运行，也直接影响到电价和用户的用电质量。
为了解决负荷平衡问题，我们可以采用遗传算法来进行优化研究。
一、电力系统负荷平衡的背景和意义电力系统是由发电、输电和配电三个子系统构成的复杂系统。
为了满足用户的用电需求，电力系统需要及时调整发电量和输电线路的负荷，使之达到平衡。
如果电力系统的负荷不平衡，就会导致输变电设备过载、线路过热等问题，甚至引起电网崩溃。
因此，电力系统负荷平衡是电力系统运行的基本保障。
二、遗传算法的基本原理及其在负荷平衡中的应用遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，主要通过模拟自然界进化过程中的选择、交叉和变异等过程来寻找最优解。
在负荷平衡领域，我们可以利用遗传算法寻找最优的负荷平衡方案，以及调整电力系统负荷平衡的方式和方法。
三、设计基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化模型在利用遗传算法进行电力系统负荷平衡优化时，我们需要先设计相应的模型。
该模型应包括以下要素：1.目标函数：既考虑电力系统的运行成本，也要考虑用户的用电质量。
因此，我们可以设计如下的目标函数：min(c1 × P + c2 × L +c3 × T)其中，P、L和T分别表示电力系统中的发电量、输电量和用户用电量；c1、c2、c3是目标函数中各项的权重。
2.约束条件：负荷平衡模型中的约束条件包括电力系统基本数据、发电机运行约束、负荷匹配约束、市场交易约束等。
3.选择算子：利用遗传算法进行种群的选择。
在选择过程中，选择适应度高的个体进入下一代种群。
4.交叉算子：在遗传操作过程中，根据交叉算子对不同个体进行杂交，产生新的个体。
5.变异算子：对每个个体进行变异操作，并将其子代保留到下一代。
四、实验及分析我们以某电力系统为例，设计了一个基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化模型，并进行了模拟实验。
通过实验可以得到以下结论：1. 通过遗传算法进行电力系统负荷平衡优化，可以大大改善电力系统的运行效率，并减少成本支出。
电力系统中基于遗传算法的负荷优化研究
电力系统中基于遗传算法的负荷优化研究近年来，随着电力对于社会经济的重要性越来越显著，对于电力系统的可靠性、效率、稳定性以及经济性也提出了更高的要求。
在这样的背景下，负荷优化便成为了一项关键的任务，它旨在通过合理地调控电力系统中的负荷，以达到提高效率、降低成本、增强稳定性等目的。
作为目前比较常用的方法之一，基于遗传算法的负荷优化具有其独特的优势和应用前景。
一、电力系统中的负荷优化电力系统中的负荷优化问题十分复杂，它不仅需要考虑到电力系统本身的特性，还受到环境、经济、社会以及政治等多种因素的影响。
因此，对于电力系统中的负荷优化问题进行研究就显得非常必要。
其中，负荷优化的主要目的包括：1. 提高电力系统的经济性，减少成本，增加效益。
2. 优化电力系统的能源利用率，提高系统的供电质量。
3. 降低系统的负荷峰值，避免电力系统的瓶颈出现。
二、遗传算法介绍近年来，随着计算机技术的不断发展，基于遗传算法的负荷优化得到了广泛的应用。
遗传算法是一种优化算法，它具有全局寻优能力和并行计算能力等特点。
该算法的基本流程包括初始化种群、评价适应度、选择、交叉和变异等几个步骤。
在初始化种群时，通常采用随机数生成初始种群，而在评价适应度时，则是根据各个个体的表现来进行评价。
在选择、交叉和变异的环节中，则可以采用不同的方法来不断优化。
三、基于遗传算法的负荷优化在电力系统中，通常可以采用基于遗传算法的负荷优化方法来解决一些比较复杂的问题。
具体而言，其基本流程包括三个方面：1. 建立负荷预报模型，通过分析负荷预报数据来获取预报结果，这对于指导负荷优化决策非常重要。
2. 建立电力系统的负荷调度模型，根据负荷预报结果来确定系统的负荷调度方案，并通过遗传算法来寻求最优的负荷分配策略。
3. 进行负荷预测和负荷调度优化的实现，包括大数据分析、人工智能技术等。
基于遗传算法的负荷优化方法可以帮助电力系统优化负荷分配策略，提高系统的经济性和稳定性，减少系统的故障率，从而更好地服务于社会和人民。
电力系统中基于遗传算法的优化调度研究
电力系统中基于遗传算法的优化调度研究电力系统的优化调度一直是电力领域最重要的问题之一。
通过研究优化调度，我们可以对电力系统进行有效的运行、规划和管理。
在此背景下，基于遗传算法的电力系统优化调度也成为了电力领域研究的热点之一。
一、遗传算法的优势遗传算法是一种仿生学启发式算法，它通过模拟自然界中进化法则的过程来搜索最优解的算法，具有以下优势：1.适应性强：遗传算法能够通过对适应度高的个体进行选择、交叉、变异等操作来产生新的个体，从而不断优化适应度。
2.全局搜索能力强：遗传算法能够通过多轮迭代搜索，逐渐趋向于全局最优解。
3.并行搜索能力强：遗传算法能够利用多核CPU或者分布式计算来进行并行计算，加速优化过程。
二、电力系统中的遗传算法优化调度电力系统是由多个电力设备组成的系统，其中包括发电机、变压器、输电线路和负荷等设备。
而电力系统优化调度的目的就是要协调各个电力设备之间的关系，使整个系统的性能指标达到最优。
在电力系统优化调度中，遗传算法可以应用于以下几个方面：1.电网调度优化电网调度是指将不同的发电机分配到不同的负荷节点上，使得整个电网满足用户需求的过程。
在电网调度优化中，遗传算法可以通过对负荷分配方案进行搜索，得出最优的负荷分配方案，从而达到降低电网运行成本和提高电网安全性能的目的。
2.输电线路优化输电线路是连接各个电力设备之间的关键链路，它的合理规划和设计对整个系统的运行起到至关重要的作用。
在输电线路优化中，遗传算法可以通过对输电线路的配置、设备参数的优化等方面进行搜索，得出最优的输电线路规划方案，从而降低输电成本，提高输电效率。
3.发电机组优化发电机组是电力系统的重要部分之一，它的合理配置和负荷控制十分关键。
在发电机组优化中，遗传算法可以通过对发电机组开关、输出功率等控制策略进行搜索，得出最优的发电机组运行策略，从而降低发电成本，提高发电效率。
三、研究现状及展望在电力系统优化调度中，遗传算法已经得到了广泛的应用，取得了一定的研究成果。
遗传算法在电网调度优化中的应用案例
遗传算法在电网调度优化中的应用案例引言：电网调度是指对电力系统进行合理的电力分配和负荷调节，以保证电力供应的可靠性和经济性。
随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，传统的电网调度方法已经不能满足实际需求。
而遗传算法作为一种优化方法，具有全局搜索能力和适应性强的特点，被广泛应用于电网调度优化中。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其基本原理是通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等机制，以求解复杂问题的最优解。
遗传算法由编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤组成。
二、电网调度优化问题电网调度优化问题是指在给定的电力负荷需求下，通过调整发电机组的出力和负荷的分配，以最小化系统的总成本或最大化系统的效益。
这个问题通常涉及到多个目标函数和多个约束条件，如发电机组的出力限制、负荷需求的满足和线路的功率平衡等。
三、遗传算法在电网调度优化中的应用案例1. 发电机组出力优化发电机组的出力优化是电网调度中的一个重要问题。
传统的方法通常采用线性规划或者梯度下降等方法进行求解，但是这些方法在处理复杂问题时存在局限性。
而遗传算法能够通过全局搜索和适应度评价的方式，寻找到最优的发电机组出力分配方案。
通过遗传算法的优化，可以有效降低系统的总成本，并提高电网的经济性。
2. 负荷分配优化负荷分配优化是指在给定的负荷需求下，合理分配负荷到各个发电机组，以满足负荷需求的同时最小化系统的总成本。
遗传算法可以通过编码负荷分配方案，并通过适应度评价和选择等步骤，找到最优的负荷分配方案。
这样可以实现负荷的均衡分配，减小系统的负荷波动，提高电网的稳定性。
3. 线路功率平衡优化线路功率平衡是电网调度中的一个关键问题，它要求电网的供电和负荷之间保持平衡，以确保电网的稳定运行。
遗传算法可以通过调整发电机组的出力和负荷的分配，以实现线路功率平衡。
通过遗传算法的优化，可以减小线路的功率损耗，提高电网的供电质量。
结论：遗传算法作为一种优化方法，具有全局搜索能力和适应性强的特点，被广泛应用于电网调度优化中。
基于并行遗传算法的微电网控制方法研究
摘要：微电网快速普及背景下，如何对微电网进行高效控制成为电力从业人员重点关注的问题。
鉴于此，引入并行遗传算法技术，构建微电网最优控制模型，确定微电网控制约束条件，并以此为基础设计微电网最优控制软件，借助该软件实现对于微电网的有效控制。
关键词：并行遗传算法；微电网；并行性0 引言作为一种全新的发电、供电方法，微电网在保障电力供应稳定性、提高电力输送效率等方面发挥了重要作用。
为确保微电网能够稳定、持续运行，相关研究人员积极尝试将并行遗传算法引入微电网控制工作中，对最优控制遗传算法变量进行优化，明确并行遗传算法计算流程，基于MATLAB开发环境设计微电网最优控制软件系统，通过这种方式达到“环境最优化”与“经济最优化”双重目标。
1 遗传算法并行性及分类1.1 遗传算法固有的并行性实际生活中，不同的物种在同一时刻以“相互独立”的状态进行进化，从宏观层面来看，物种的进化即并行化过程。
研究人员将物种的进化过程引入机器人深度学习领域，以遗传算法为核心模拟物种进化过程，利用选择操作模拟物种进化过程中的自然选择，利用变异操作模拟物种进化过程中的基因突变。
因此，遗传算法的基础运行逻辑中继承了物种进化的并行性。
使用遗传算法处理数据信息时，其数量级为O（n3），这代表遗传算法对N个染色体进行遗传操作，其内部遗传信息的数量级为O（n3），研究人员将其称为“隐含并行性”。
1.2 并行遗传算法分类1.2.1 全局并行全局并行作为一种直接并行化模式，主要应用于串行遗传算法领域。
全局并行模式的特点在于仅有一个群体，在该群体中，每一个个体可以自由匹配，基于群体适应度调整个体适应度，无论是遗传匹配操作还是遗传选择操作，均具有全局性。
该模式下，个体之间相互独立，无须进行信息交互，针对个体的评价主要由主/从进程负责。
该模式通常采用同步通信技术，个体适应数据被发送给主进程之后，主进程开始计算个体绝对适应值并根据计算结果进行选择操作，通过这种方式提高遗传算法计算性能。
基于遗传算法的微电网优化调度
关键词院微电网袁负荷优化袁遗传算法袁酝粤栽蕴粤月
能源危机和环境污染是传统形式发电中存在的两个重要问 题袁而微电网可以在一定程度上减缓这两大问题咱员暂遥 微电网概念 最早由美国电气可靠性技术协会渊悦耘砸栽杂冤提出咱圆暂袁微电网是由 各种分布式电源尧储能单元尧负荷以及监控和保护装置组成的集 合袁具有灵活的运行方式和可调度性能袁能在并网运行和孤岛运 行两种模式间切换遥 微电网的并网运行模式可以达到削峰填谷尧 提高分布式能源利用率尧发展友好型电网的目的袁而微电网的孤 岛运行模式可以有效解决孤岛及偏远地区用电难的问题遥 分布 式发电技术的应用袁 使得微电网发电技术为解决现阶段全球变 暖以及环境恶化尧 不可再生能源的储量减少等环境问题提供了 有效的方法遥 微电网能量管理和优化调度问题作为微电网发展 的重要研究方面袁成为微电网不断推广的关键技术袁因而具有重 要的理论价值和工程价值遥
光能直接转化为电能遥 光伏发电系统主要由太阳电池板渊组件冤尧
控制器和逆变Leabharlann 三大部分组成袁它们主要由电子元器件构成袁不
利用遗传算法优化电力系统调度问题
利用遗传算法优化电力系统调度问题电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，它的调度问题一直以来都是电力系统领域的研究热点之一。
在传统的电力系统调度方法中，人们往往通过解析式或者计算模型来得出合理的调度方案。
但是，随着系统规模的不断扩大以及系统复杂性的增加，这种方法已经越来越难以满足需求。
为了解决这一问题，学者们开始研究利用遗传算法优化电力系统调度问题。
遗传算法是一种基于生物遗传的随机化优化方法，其主要思想是将问题转化为个体选择、交叉和变异的过程，通过模拟这些过程来寻找最优解。
在电力系统调度中，遗传算法的应用主要分为以下几个方面：一、遗传算法优化发电机出力分配发电机出力分配是电力系统调度中的一个重要问题。
其目标是将总发电量分配到不同机组上，使得各个机组的出力稳定，同时能够满足系统负荷。
传统方法一般采用二次规划等优化方法，但是这些方法运算量大，难以满足实时调度的需求。
而采用遗传算法优化发电机出力分配，可以实现实时性调度，同时优化效果也比较好。
遗传算法通过模拟生物进化过程，可以不断优化发电机出力分配方案，迭代到最优解。
此外，在考虑不同机组的出力、损耗等因素时，遗传算法还可以动态改变目标函数，实现更精确的优化。
二、遗传算法优化电力负荷分配电力负荷分配也是电力系统调度中不可避免的一个问题。
负荷分配的目标是合理分配负荷，以达到系统最优性能。
传统方法一般基于网络流、拉格朗日乘数法等方法，但是这些方法都需要较大的计算量，且所得到的结果无法保证最优。
利用遗传算法优化电力负荷分配，可以提高优化的精度和效率。
遗传算法将电力系统负荷作为基本单元进行操作，并使用进化算法不断产生优化解。
在得到一个初始解后，遗传算法通过样本复制、重组等方式产生个体解，并在每次迭代中通过选择、交叉和变异操作不断进化，最终得到最优负荷分配方案。
三、遗传算法优化电压调节电压调节是电力系统调度中一个很重要的问题。
电压调节的目标是通过调节并控制电力系统的各个元件，使得系统的总电压维持稳定。
基于遗传算法的电力系统多目标优化研究
基于遗传算法的电力系统多目标优化研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，其运行效率、可靠性和经济性对国家的能源安全和经济发展至关重要。
然而，由于电力系统的复杂性和不确定性，如何优化电力系统的多个指标成为了一个具有挑战性的问题。
基于遗传算法的电力系统多目标优化研究为解决这一问题提供了一种有效的方法。
遗传算法是一种源于生物进化理论的启发式优化算法。
它通过模拟生物进化过程中的基因遗传和交叉，以及适应度选择机制来搜索最优解。
在电力系统多目标优化中，遗传算法可以应用于优化潮流分布、电力市场竞价策略、发电机组的经济调度、电力负荷预测等多个方面。
首先，基于遗传算法的电力系统多目标优化可以用于解决电力系统潮流分布问题。
潮流分布是指电力系统中各个节点的功率流动情况。
通过优化潮流分布，可以使电力系统达到最佳的稳定运行状态，提高系统的可靠性和经济性。
遗传算法可以通过调整节点的电压、发电机的出力等参数来达到最优的潮流分布，从而提高电力系统的运行效率。
其次，基于遗传算法的电力系统多目标优化也可以用于优化电力市场的竞价策略。
随着电力市场的逐步开放，发电企业需要参与电力市场竞价来获得最大的经济利益。
遗传算法可以根据电力市场的需求和发电企业的成本、出力等因素，优化竞价策略，使得发电企业在市场竞争中获得最大利润。
这样，可以实现电力市场的良性竞争，提高整个电力系统的经济效益。
此外，基于遗传算法的电力系统多目标优化也可以应用于发电机组的经济调度。
发电机组的经济调度是指根据电力负荷需求和燃料成本等因素，合理地调度发电机组的出力，以实现发电的经济性和稳定性。
遗传算法可以通过调整发电机组的出力和燃料的消耗等参数，使得发电成本最小化，满足电力负荷需求的同时降低能源消耗。
这对于提高电力系统的能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。
最后，基于遗传算法的电力系统多目标优化还可以应用于电力负荷预测。
电力负荷预测是指根据历史负荷数据和相关因素，预测未来一段时间内的电力负荷变化。
基于改进自适应遗传算法的微电网负荷优化分配_林伟
基于改进⾃适应遗传算法的微电⽹负荷优化分配_林伟第40卷第12期电⼒系统保护与控制Vol.40 No.12 2012年6⽉16⽇ Power System Protection and Control Jun. 16, 2012 基于改进⾃适应遗传算法的微电⽹负荷优化分配林伟1，陈光堂2，邱晓燕2，王松2, 李锐2，孟鹏2，任增2(1.四川省电⼒公司通信⾃动化中⼼，四川成都 610041；2.四川⼤学电⽓信息学院智能电⽹四川省重点实验室，四川成都 610065)摘要：主要研究了微电⽹负荷优化分配的问题，即在满⾜微电⽹安全运⾏约束和负荷需求的条件下，优化微电源的出⼒，使微电⽹的发电总成本最⼩。
分析建⽴了微电⽹负荷优化分配的数学模型，考虑了微电⽹运⾏约束条件、负荷需求，微电源的燃料消耗、维护成本与起动成本，以及动态的⽹络损耗量和购电、售电价格等。
研究了微电⽹分别处于孤⽹运⾏与联⽹运⾏时的经济性。
并运⽤基于实数编码的改进⾃适应遗传算法对其进⾏数值求解。
最后，通过算例验证了所提出的⽅法的有效性。
关键词：微电⽹；负荷优化分配；成本最⼩；改进⾃适应遗传算法；运⾏模式Optimal load distribution of microgrid based onimproved self-adaptive genetic algorithmLIN Wei1, CHEN Guang-tang2, QIU Xiao-yan2, WANG Song2, LI Rui2, MENG Peng2, REN Zeng2(1. Communication Center of Sichuan Electric Power Corporation, Chengdu 610041, China; 2. Provincial-Level Key Lab of SmartGrid, School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, China)Abstract: The load distribution optimization in microgrid is given special attention to make the total power generation cost minimum by optimizing the power generated by each micro-source while satisfying the constraints on system operation and demands of loads in this paper. A mathematical model is developed for load distribution optimization in a microgrid taking into account the constraints of power system operation, load demand, micro-power fuel consumption, maintenance costs and start-up costs, as well as dynamic loss of network capacity and purchase or sale prices of electricity, etc. The economic operations of microgrid system at island model and grid-connected model are studied. And it proposes a genetic algorithm based on self-adaptive real-coded genetic algorithm to solve the problem of load distribution optimization in microgrid. Lastly, an illustrative system is calculated to verify the effectiveness of the algorithm proposed.Key words: microgrid; load distribution optimization; cost minimum; self-adaptive genetic algorithm; operating model中图分类号： TM715 ⽂献标识码：A ⽂章编号： 1674-3415(2012)12-0049-070 引⾔微电⽹对分布式电源的有效利⽤及灵活、智能的控制特点，使其在解决电能质量，能源和环保等⽅⾯出现的问题时表现出极⼤的潜能。
遗传算法在电力系统优化调度中的应用技巧
遗传算法在电力系统优化调度中的应用技巧遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的算法。
它模拟了自然界中的遗传、变异和选择等过程，通过不断迭代和优化，寻找到问题的最优解。
在电力系统优化调度中，遗传算法被广泛应用，并取得了显著的效果。
本文将介绍遗传算法在电力系统优化调度中的应用技巧。
首先，遗传算法在电力系统负荷预测中的应用。
负荷预测是电力系统调度的基础，准确的负荷预测可以为电力系统的优化调度提供准确的参考数据。
遗传算法可以通过对历史负荷数据的分析和建模，找到最优的负荷预测模型。
通过不断迭代和优化，可以提高负荷预测的准确性和稳定性。
其次，遗传算法在电力系统发电机组优化调度中的应用。
发电机组的优化调度是电力系统调度的核心内容之一，它的目标是在满足负荷需求的前提下，使发电机组的运行效率最大化，降低发电成本。
遗传算法可以通过对发电机组的运行参数进行优化，找到最优的发电机组调度方案。
通过不断迭代和优化，可以提高发电机组的运行效率，降低发电成本。
此外，遗传算法在电力系统输电线路优化调度中的应用。
输电线路是电力系统中的关键设备，它的合理调度对电力系统的稳定运行至关重要。
遗传算法可以通过对输电线路的参数进行优化，找到最优的输电线路调度方案。
通过不断迭代和优化，可以提高输电线路的传输能力，减少线损，提高电力系统的稳定性。
最后，遗传算法在电力系统储能系统优化调度中的应用。
储能系统是电力系统中的重要组成部分，它可以储存电能并在需要时释放。
遗传算法可以通过对储能系统的运行参数进行优化，找到最优的储能系统调度方案。
通过不断迭代和优化，可以提高储能系统的效率，降低电力系统的运行成本。
综上所述，遗传算法在电力系统优化调度中具有广泛的应用前景。
通过对负荷预测、发电机组、输电线路和储能系统等关键设备进行优化调度，可以提高电力系统的运行效率，降低运行成本，提高电力系统的稳定性。
随着遗传算法的不断发展和完善，相信它在电力系统优化调度中的应用将会越来越广泛，为电力系统的发展做出更大的贡献。
遗传算法在电力负荷优化调度中的应用实践探索
遗传算法在电力负荷优化调度中的应用实践探索随着电力供需矛盾的日益突出，电力系统的负荷优化调度成为了一个重要的研究领域。
在传统的负荷优化调度方法中，由于问题的复杂性和非线性特性，很难找到最优解。
为了解决这个问题，遗传算法被引入到电力负荷优化调度中，取得了一定的应用实践探索。
遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐步优化问题的解。
在电力负荷优化调度中，遗传算法可以通过对负荷曲线进行优化，从而实现电力系统的最优调度。
首先，遗传算法通过建立适应度函数来评估负荷曲线的优劣。
适应度函数可以根据电力系统的特点和需求进行定义，如最小化总成本、最小化能耗等。
通过适应度函数的定义，遗传算法可以根据负荷曲线的不同特点进行评估和选择，从而找到最优解。
其次，遗传算法通过选择、交叉和变异等操作来产生新的负荷曲线。
选择操作是根据适应度函数的评估结果，选择适应度较高的个体作为下一代的父代。
交叉操作是将两个父代个体的染色体进行交换，产生新的个体。
变异操作是在染色体中随机改变部分基因，引入新的变异个体。
通过这些操作，遗传算法可以产生一系列不同的负荷曲线，从而寻找到更优的解。
最后，遗传算法通过迭代的方式不断优化负荷曲线，直到达到预定的停止条件。
在每一代的迭代过程中，遗传算法会根据适应度函数的评估结果，选择适应度较高的个体作为下一代的父代，并进行交叉和变异操作。
通过不断迭代，遗传算法可以逐步优化负荷曲线，找到最优解。
在实际应用中，遗传算法在电力负荷优化调度中取得了一些成果。
例如，可以通过遗传算法来优化电力系统的负荷曲线，实现最小化总成本的目标。
同时，遗传算法还可以考虑电力系统的各种约束条件，如供电能力、电压稳定性等，从而在优化调度中保证系统的安全性和稳定性。
然而，遗传算法在电力负荷优化调度中还存在一些挑战和问题。
首先，遗传算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
其次，适应度函数的定义和参数的选择对算法的性能和效果有重要影响。
基于遗传算法的电网调度优化研究
基于遗传算法的电网调度优化研究随着社会和经济的不断发展，电力已经成为人们生产和生活必不可少的资源之一。
为了更好地满足人们对能源的需求，电力系统得到了不断的发展和拓展。
然而，电力系统的运行和调度却总是面临着时间紧迫、压力大、资源稀缺等困难问题。
为了有效地解决这些问题，人们需要更高效、更科学的电网调度优化方法来提高电力运行效率和可靠性。
遗传算法是一种模拟生物遗传的算法，它是一种近似于优化问题的最优解的算法。
在电网调度优化中，遗传算法能够有效地优化电力系统的运行效率和可靠性。
因此，基于遗传算法的电网调度优化研究已经成为当前电力系统研究领域中的热点问题。
遗传算法起源于生物遗传学中的基因遗传和进化规律。
它通过对个体的遗传信息进行交叉、变异和选择操作，模拟了自然界中的物种进化和适应机制。
遗传算法的本质是通过不断学习和优化，得到更好的解决方案。
因此，遗传算法具有较好的全局搜索能力和优化效率，使得其在解决复杂的电网调度优化问题中具有广泛的应用前景。
在电网调度中，遗传算法能够通过对不同电力负荷之间的调度进行有效的优化，使得电力系统的运行效率和可靠性得到了显著的提升。
通过遗传算法，电力系统能够更加合理地分配电网负荷，提升电力系统的稳定性和可靠性，减轻电网压力。
另外，基于遗传算法的电网调度优化还能够优化电网系统的调峰能力。
通过对电力负载数据的分析和对负载平衡策略的优化，遗传算法能够有效地控制电网负荷峰值，使得电力系统能够更加有效地调整供电能力和消耗需求之间的平衡。
此外，基于遗传算法的电网调度优化还能够有效地降低电力系统运行成本。
通过不断对电力系统的优化，遗传算法能够有效地降低电网系统的运行成本，同时保证电力系统的稳定性和可靠性。
这可以通过优化负载分配和负荷控制等技术手段来实现。
以总体来看，基于遗传算法的电网调度优化能够有效地提高电力系统的运行效率和可靠性，降低电力系统运行成本，同时保证了电网系统的稳定性和可靠性。
因此，这一研究方向必将成为未来电力系统研究领域中的重要方向。
一种基于光伏预测的微电网优化调度系统和方法[发明专利]
![一种基于光伏预测的微电网优化调度系统和方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/59bf9f13770bf78a64295481.png)
专利名称：一种基于光伏预测的微电网优化调度系统和方法专利类型：发明专利
发明人：周开乐,李鹏涛,杨善林,崔洪波,孙莉,陆信辉,温露露申请号：CN201710845015.1
申请日：20170919
公开号：CN107590607A
公开日：
20180116
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于光伏预测的微电网优化调度系统与方法，其特征包括：数据处理单元、配电网状态监控单元、车辆信息模块、调度管理单元；数据处理单元包括：数据存储模块、光伏出力预测模块；数据存储模块包括：历史光伏数据存储模块、历史气象数据存储模块，调度日气象数据存储模块，车辆信息模块包括车辆信息录入模块、充电需求计算模块。
本发明基于光伏预测数据进行微电网优化调度，能有效降低因光伏自身随机性和不确定性给调度带来的，提高光伏能源的利用效率，降低微电网运行成本。
申请人：合肥工业大学
地址：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
国籍：CN
代理机构：安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
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一种基于遗传算法的停电计划优化方法
一种基于遗传算法的停电计划优化方法专利名称：一种基于遗传算法的停电计划优化方法技术领域：本发明涉及的是一种基于遗传算法的停电计划优化方法，属于电网技术领域。
技术背景面对庞杂电网，面对多任务、多部门、多约束条件和各种不确定因素，配网停电计划制定过程比较繁杂，而传统生产作业计划的编制自动化程度低，依赖于人工进行沟通和协调，没有对计划进行计算机辅助智能优化。
国内外对电力系统停电计划优化问题的研究主要集中在机组检修方面，对电网设备生产计划的研究相对较少；已有的配电网停电计划优化研究则大多集中在理论方面，较少从实际应用角度出发。
有学者提出了在月停电计划安排中，以配电网检修最经济为目标进行优化。
还有学者根据供电系统检修计划人工制定的特点，建立设备属性，归纳适合检修计划制定的规则，以系统接线、调度规程和设备极限传输容量为约束，利用排序方法实现检修计划的自动制定。
总之，目前国内在电网生产计划优化问题的领域开展了一些研究工作，但还属于起步阶段，远远满足不了供电企业对生产作业计划管理的要求；国外在生产计划优化方面的研究虽然已经具有了一定的成果，但尚无研究涉及到完整的生产计划优化。
发明内容本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种基于遗传算法的停电计划优化方法，该方法充分计算机智能和信息化技术，建立停电计划优化算法，实现配网作业生产资源和约束条件由算法自动考虑，从而大大降低停电计划人工考虑工作量，提高计划科学合理性，提升计划管理水平。
本发明的目的是通过如下技术方案来完成的，所述的一种基于遗传算法的停电计划优化方法，它是针对配网停电计划优化，如公式(1)表示了优化目标，并建立如下多目标约束规划模型，主要包括一、多个优化目标(1)最大化供电可靠性，它以停电时户数作为供电可靠性指标进行计算，通过如公式[7]计算停电时户数(2)最小化安全风险，它计算停电计划中的电网安全风险、人员安全风险和用户影响风险的综合指标作为风险值进行最小化，通过如公式(8)可以计算平均风险值(3)最大化工作量均衡度，它建立工作量评估模型，并计算优化范围内各个工作量进行，以工作量均方差为指标优化，通过如公式(9)可以计算工作量均衡度(4)最小化停电时间调整量，最小化优化后的停电开始时间与原计划停电开始时间之间的差异，通过如公式(10)可以计算优化后停电计划开始时间与原计划时间差异二、多个约束(1)同杆陪停约束，优化后陪停的线路需考虑同时停电，如公式(2)表示陪停约束；(2)双电源约束，优化后需保证双电源用户的两个或多个进线不能同时停电，如公式 (3)表示双电源约束；(3)保供电约束，优化后需保证保供电用户在保电时间范围内不能停电，如公式(4) 表示保供电约束；(4)负荷转供超载约束，优化后需保证负荷转供后，设备不能超载运行，如公式(5)表示负荷超载约束；(5)工作量不越限约束。
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） ， 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
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
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Байду номын сангаас非线
） ） ） ） ］ ｉ ｎ Ｆ＝ｍ Ｆ Ｐ ｔ Ｍｉ（ Ｐ ｔ ｍ ｉ ｎ ＋Ｏ ｉ（ ｉ（ ｉ（ ∑∑［
ｔ＝１ ｉ＝１
（ ） ６
·７ ０·
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 ：
［］ 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
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
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 ［
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 ．
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
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
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
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
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：
［ 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 ．
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
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 。
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 。