基于改进鸟群算法的微电网并网优化调度研究
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文献［９］ 为一种分级式控制策略，针对 ＰＳＯ 可 能不收敛以及参数过多难以确定等问题，利用量子 机制和波函数来表示解的情况，通过求解薛定谔函 数和蒙特卡洛模型找出粒子的相应位置，即采用量 子粒子群算法（ ＱＰＳＯ） 优化微电源的出力，使系统 的经济成本最小。 仿真证明 ＱＰＳＯ 算法优于 ＰＳＯ， 但此模型未考虑污染物的排放。 文献［１０］ 以系统 经济和环保成本最小为优化目标，从临时 Ｐａｒｅｔｏ 解 中筛选出 Ｎ 个拥挤距离最大的个体作为精英保留， 采用此改进遗传算法对微电源的出力进行优化，证 明了改进算法可以跳出局部最优解，且多目标函数 的优化结果比单目标函数更经济环保。 文献［６⁃１０］ 的算法对于复杂超高维的问题难以求得理想效果，
收稿日期： ２０１７⁃０２⁃１０ 基金项目： 国家自然科学基金项目（５１７７７０５４） 、河北省自然科学基金项目（ Ｅ２０１５２０２２４１） 作者简介： 杨文荣 （１９６９⁃） ， 女， 河北籍， 教授， 研究方向为工程电磁场与磁技术、 微电网的保护、 控制与优化调度运行；
马晓燕 （１９９２⁃） ， 女， 河北籍， 硕士研究生， 研究方向为微电网的优化运行。
电损失，采用模糊逻辑工具箱在 Ｐａｒｅｔｏ 曲线中寻找 “从目标函数” 中最优策略，然后运用 ＰＳＯ 的不断迭 代最终解决“ 主目标函数” 中的优化问题，但 ＰＳＯ 易 陷入局部最优且收敛速度慢。 文献［８］ 考虑光伏发 电、风力发电和内燃机发电，用蓄电池来储存发电单 元的剩余电量。 仿真证明蓄电池在运行过程中根据 可再生能源和负荷的需要自由充放电比限制蓄电池 充放电策略运行成本要低。
５ ４
电工电能新技术
第 ３７ 卷 第 ２ 期
且考虑单因素不利于微电网的调度研究。 鸟群算法（ Ｂｉｒｄ Ｓｗａｒｍ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＢＳＡ） 是 Ｘｉａｎ⁃
Ｂｉｎｇ Ｍｅｎｇ 等人在 ２０１５ 年提出的一种新型生物启发 式全局优化算法，来源于对鸟群觅食、警惕和飞行行 为的模仿以及对鸟群觅食过程中共享信息的研究， ＢＳＡ 具备调节参数少、收敛精度高和鲁棒性能好等 特点，已验证 ＢＳＡ 在优化函数方面优于 ＰＳＯ 和微分 进化算法 （ ＤＥ） ［１１］ 。 因 ＢＳＡ 的认知行为和群体行 为调节参数易导致进化种群收敛精度和迭代次数偏 大，通过在 ＢＳＡ 基础上引入线性微分递减策略的惯 性权重和线性调整的学习系数，来提高收敛速度和 搜索精度。 本文采用改进的鸟群算法（ ＩＢＳＡ） 对微 电网并网运行模式下的夏季典型日进行调度分析， 建立了考虑微电源的经济性和环保性的优化调度模 型，最后通过各目标函数下 微 电 网 的 调 度 情 况 和 ＩＢＳＡ、ＢＳＡ 算法的对比，验证了本文调度模型和 ＩＢ⁃ ＳＡ 算法的正确性。
微电网的优化调度即在满足负荷需求和微电源 约束条件等的前提下，使微电源的发电成本、停电损 失、污染排放等达到最小。 目前大部分研究方向集 中在模型的优化、调度策略的完善或有效的智能算 法［４，５］ 。 文 献 ［ ６ ］ 利 用 监 控 和 数 据 采 集 系 统 （ ＳＣＡＤＡ）控制孤岛型智能微电网，采用混合线性整 数规划算法（ ＭＩＬＰ） 计算各分布式电源的出力，以达 到最优的方案。 但由于目标函数和约束条件及微电 网系统的复杂性，ＭＩＬＰ 有一定局限性。 文献［７］ 提 出了一个基于净现值的主从式目标函数，通过二次 规划算法和粒子群算法（ ＰＳＯ） 最小化运行成本和停
摘要： 以分析微电网并网优化调度中不同模型对优化的影响和解决传统智能算法在多目标函数寻 优时易早熟收敛、陷入局部最优、收敛速度和精度差等问题为目的，采用二元对比定权法将以运行 成本、环境污染处理费用为目标的多目标优化模型转化为单目标优化模型，并应用了一种新型生物 启发式群智能算法———鸟群算法，该算法以鸟类觅食、警惕和飞行行为为依据，其性能优于粒子群 和微分进化算法，因其认知和群体行为调节参数易使种群收敛精度和迭代次数偏大，通过线性微分 递减策略改进惯性权重、线性调整认知系数和社会系数来改进鸟群算法，以此对不同模型进行优 化。 本文对不同目标函数的优化结果和两种算法的仿真结果做了对比，验证了多目标优化模型和 改进算法的有效性。 关键词： 微电网； 改进鸟群算法； 并网； 优化调度
ｂｉｎｅ，ＭＴ） 、平抑可再生能源发电功率波动的储能蓄
电池（ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｂａｔｔｅｒｙ，ＢＴ） ，微电源的出力模型如文
献［１２⁃１４］ 中所述。 微电网优化调度的目标是在各
ＤＯＩ： １０������ １２０６７ ／ ＡＴＥＥＥ１７０２０１６ 文章编号： １００３⁃３０７６（２０１８）０２⁃００５３⁃０８ 中图分类号： ＴＭ７３
１ 引言
因全球能源危机和环境污染问题日益突出，太 阳能、风能等可再生清洁能源得到迅速发展。 风光 出力的间歇性和随机性以及负荷的波动性等不确定 因素威胁着电力系统的安全稳定运行，同时在孤岛、 偏远区域和微电源渗透率高的一些地区，难以实现 供电要求。 微电网是一种将分布式电源、储能装置、 负荷和保护装置等结合起来的小型发配电系统，可 有效解决上述问题［１⁃３］ 。
第 ３７ 卷 第 ２ 期 ２０１８ 年 ２ 月
电工电能新技术 Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ
Ｖｏｌ． ３７， Ｎｏ． ２ Ｆｅｂ． ２０１８
基于改进鸟群算法的微电网并网优化调度研究
杨文荣， 马晓燕， 徐茂林， 边鑫磊
（ 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室， 河北工业大学， 天津 ３００１３０）
Байду номын сангаас
２ 并网运行方式下微电网优化调度数学 模型
本文采用的分布式电源为可再生清洁不可控机
组光伏电池 （ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｃｅｌｌｓ， ＰＶ） 和 风 力 发 电 机
（ Ｗｉｎｄ Ｔｕｒｂｉｎｅ，ＷＴ） 、效率高污染小的可控机组燃
料电池（ Ｆｕｅｌ Ｃｅｌｌ，ＦＣ） 和微型燃气轮机（ Ｍｉｃｒｏ Ｔｕｒ⁃
收稿日期： ２０１７⁃０２⁃１０ 基金项目： 国家自然科学基金项目（５１７７７０５４） 、河北省自然科学基金项目（ Ｅ２０１５２０２２４１） 作者简介： 杨文荣 （１９６９⁃） ， 女， 河北籍， 教授， 研究方向为工程电磁场与磁技术、 微电网的保护、 控制与优化调度运行；
马晓燕 （１９９２⁃） ， 女， 河北籍， 硕士研究生， 研究方向为微电网的优化运行。
电损失，采用模糊逻辑工具箱在 Ｐａｒｅｔｏ 曲线中寻找 “从目标函数” 中最优策略，然后运用 ＰＳＯ 的不断迭 代最终解决“ 主目标函数” 中的优化问题，但 ＰＳＯ 易 陷入局部最优且收敛速度慢。 文献［８］ 考虑光伏发 电、风力发电和内燃机发电，用蓄电池来储存发电单 元的剩余电量。 仿真证明蓄电池在运行过程中根据 可再生能源和负荷的需要自由充放电比限制蓄电池 充放电策略运行成本要低。
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电工电能新技术
第 ３７ 卷 第 ２ 期
且考虑单因素不利于微电网的调度研究。 鸟群算法（ Ｂｉｒｄ Ｓｗａｒｍ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＢＳＡ） 是 Ｘｉａｎ⁃
Ｂｉｎｇ Ｍｅｎｇ 等人在 ２０１５ 年提出的一种新型生物启发 式全局优化算法，来源于对鸟群觅食、警惕和飞行行 为的模仿以及对鸟群觅食过程中共享信息的研究， ＢＳＡ 具备调节参数少、收敛精度高和鲁棒性能好等 特点，已验证 ＢＳＡ 在优化函数方面优于 ＰＳＯ 和微分 进化算法 （ ＤＥ） ［１１］ 。 因 ＢＳＡ 的认知行为和群体行 为调节参数易导致进化种群收敛精度和迭代次数偏 大，通过在 ＢＳＡ 基础上引入线性微分递减策略的惯 性权重和线性调整的学习系数，来提高收敛速度和 搜索精度。 本文采用改进的鸟群算法（ ＩＢＳＡ） 对微 电网并网运行模式下的夏季典型日进行调度分析， 建立了考虑微电源的经济性和环保性的优化调度模 型，最后通过各目标函数下 微 电 网 的 调 度 情 况 和 ＩＢＳＡ、ＢＳＡ 算法的对比，验证了本文调度模型和 ＩＢ⁃ ＳＡ 算法的正确性。
微电网的优化调度即在满足负荷需求和微电源 约束条件等的前提下，使微电源的发电成本、停电损 失、污染排放等达到最小。 目前大部分研究方向集 中在模型的优化、调度策略的完善或有效的智能算 法［４，５］ 。 文 献 ［ ６ ］ 利 用 监 控 和 数 据 采 集 系 统 （ ＳＣＡＤＡ）控制孤岛型智能微电网，采用混合线性整 数规划算法（ ＭＩＬＰ） 计算各分布式电源的出力，以达 到最优的方案。 但由于目标函数和约束条件及微电 网系统的复杂性，ＭＩＬＰ 有一定局限性。 文献［７］ 提 出了一个基于净现值的主从式目标函数，通过二次 规划算法和粒子群算法（ ＰＳＯ） 最小化运行成本和停
摘要： 以分析微电网并网优化调度中不同模型对优化的影响和解决传统智能算法在多目标函数寻 优时易早熟收敛、陷入局部最优、收敛速度和精度差等问题为目的，采用二元对比定权法将以运行 成本、环境污染处理费用为目标的多目标优化模型转化为单目标优化模型，并应用了一种新型生物 启发式群智能算法———鸟群算法，该算法以鸟类觅食、警惕和飞行行为为依据，其性能优于粒子群 和微分进化算法，因其认知和群体行为调节参数易使种群收敛精度和迭代次数偏大，通过线性微分 递减策略改进惯性权重、线性调整认知系数和社会系数来改进鸟群算法，以此对不同模型进行优 化。 本文对不同目标函数的优化结果和两种算法的仿真结果做了对比，验证了多目标优化模型和 改进算法的有效性。 关键词： 微电网； 改进鸟群算法； 并网； 优化调度
ｂｉｎｅ，ＭＴ） 、平抑可再生能源发电功率波动的储能蓄
电池（ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｂａｔｔｅｒｙ，ＢＴ） ，微电源的出力模型如文
献［１２⁃１４］ 中所述。 微电网优化调度的目标是在各
ＤＯＩ： １０������ １２０６７ ／ ＡＴＥＥＥ１７０２０１６ 文章编号： １００３⁃３０７６（２０１８）０２⁃００５３⁃０８ 中图分类号： ＴＭ７３
１ 引言
因全球能源危机和环境污染问题日益突出，太 阳能、风能等可再生清洁能源得到迅速发展。 风光 出力的间歇性和随机性以及负荷的波动性等不确定 因素威胁着电力系统的安全稳定运行，同时在孤岛、 偏远区域和微电源渗透率高的一些地区，难以实现 供电要求。 微电网是一种将分布式电源、储能装置、 负荷和保护装置等结合起来的小型发配电系统，可 有效解决上述问题［１⁃３］ 。
第 ３７ 卷 第 ２ 期 ２０１８ 年 ２ 月
电工电能新技术 Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ
Ｖｏｌ． ３７， Ｎｏ． ２ Ｆｅｂ． ２０１８
基于改进鸟群算法的微电网并网优化调度研究
杨文荣， 马晓燕， 徐茂林， 边鑫磊
（ 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室， 河北工业大学， 天津 ３００１３０）
Байду номын сангаас
２ 并网运行方式下微电网优化调度数学 模型
本文采用的分布式电源为可再生清洁不可控机
组光伏电池 （ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｃｅｌｌｓ， ＰＶ） 和 风 力 发 电 机
（ Ｗｉｎｄ Ｔｕｒｂｉｎｅ，ＷＴ） 、效率高污染小的可控机组燃
料电池（ Ｆｕｅｌ Ｃｅｌｌ，ＦＣ） 和微型燃气轮机（ Ｍｉｃｒｏ Ｔｕｒ⁃