CN109711631B - 一种改进粒子群算法的智能微电网优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种改进粒子群算法的智能微电网优化调度方法。针对微电网内可再生能源导致系统能量不确定性问题，本发明将退火、变异思想引入到PSO算法中，利用模拟退火算法的概率突跳特点对粒子群算法的全局搜索能力进行改善，同时，利用高斯变异算法对个体区域附近的局部区域进行重点搜索的特点对粒子群算法的精细搜索能力进行提高。本发明能够有效提高微电网运行的经济性与可靠性。
Description
技术领域
本发明属于微电网优化调度领域，涉及一种改进粒子群算法的智能微电网优化调度方法。
背景技术
随着社会环保意识和能源安全意识的提高，人们逐渐意识到传统电网固有的缺点。而智能微电网技术为各国构建绿色、安全、可持续的供电系统提供了新的解决方案。由于微电网内包含不可控的可再生能源，使得微电网系统内的能量具有严重的不确定性，因此，开展智能微电网系统的优化调度进行研究对于推进智能微电网项目的应用和发展具有关键支撑作用。
以往对微电网运行的研究主要集中在以风、光等发电单元组成的微电网系统，不考虑电动汽车的影响，而随着电动汽车的大量使用，用户无规则的使用行为导致微电网的优化调度发生了很大的改变，因此，针对目前微电网内可再生能源的不确定性，提供一种微电网安全、经济运行的微电网优化调度方法，成为微电网应用和发展过程中亟待解决的重要问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有智能微电网运行调度方法存在的不足，提出了一种改进粒子群算法的智能微电网优化调度方法。
本发明解决技术问题所采取的技术方案为：
步骤一：对退火变异算法的基本参数进行设置，包括种群规模N、最大迭代次数it、两个学习因子的起始值C1s、C2s和终止值C1e、C2e、惯性权重的起始值ωs和终止值ωe，变异概率Pm。
步骤二：根据微电网内每个分布式电源出力的上下限，对种群内个体进行初始化。
步骤三：根据建立的微电网运行目标函数，计算每个粒子的适应度值，并记录个体最优与全局最优值。
步骤三：引入模拟退火算法，在每次迭代时，随机产生一个随机数，当某一粒子的突变概率大于这一随机数时，就将该粒子当前为止的最优解挑选出来，替换为种群速度更新公式中的全局最优解，从而改变种群的寻优方向。
步骤四：对原始PSO算法的速度和位置更新公式中的学习因子和惯性权重采用动态更新策略。
步骤五：利用模拟退火机制选出的最优个体和上述的动态更新策略对PSO算法的速度更新公式进行改进。
步骤六：对种群个体进行高斯变异。
步骤七：计算每个变异粒子的适应度值，并与历史个体最优和群体最优进行比较，更新群体最优值。
步骤八：如果迭代次数达到预设值或满足预设的条件，则停止迭代搜索，输出微电网内各分布式电源的输出功率；否则，转到步骤三继续寻优执行。
本发明的有益效果：本发明是基于退火算法和高斯变异的特点提出一种改进的粒子群优化调度方法，其能够有效跳出局部最优值，降低微电网运行的运行成本，获得最大经济效益。
附图说明
图1.方法关系图。
图2.方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明。
如图1和图2所示，本发明方法具有是：
步骤一：对退火变异算法的基本参数进行设置，包括种群规模N、最大迭代次数it、两个学习因子的起始值C1s、C2s和终止值C1e、C2e、惯性权重的起始值ωs和终止值ωe，变异概率Pm等。
步骤二：根据微电网内每个分布式电源出力的上下限，对种群内个体进行初始化。
步骤三：根据建立的微电网运行目标函数，计算每个粒子的适应度值，并记录个体最优与全局最优值。
步骤三：引入模拟退火算法，在每次迭代时，都会随机产生一个随机数，当某一粒子的突变概率大于这一随机数时，就将该粒子当前为止的最优解挑选出来，替换为种群速度更新公式中的全局最优解，从而改变种群的寻优方向，使算法在最优解周围继续随机试探寻优，减小了算法陷入局部最优的概率。粒子的突变概率公式如下：
上式中，Pk为第k粒子的突变概率，N为种群规模，fpk为第k粒子的当前最佳适应值，fpg为种群当前的全局最优适应度值。T为温度，即突变概率控制参数。
步骤四：为提高算法的性能，对原始PSO算法的速度和位置更新公式中的学习因子和惯性权重采用动态更新，更新策略如下：
上式中，ωs、ωe为惯性权重ω的起始和终止权重，it为当前迭代次数，T为总的迭代次数。c1s、c1e和c2s、c2e分别为c1、c2参数的起始因子和终止因子。
步骤五：利用模拟退火机制选出的最优个体和步骤四的策略对PSO算法的速度更新公式进行改进，改进后公式如下：
式中，
为第it次迭代从以突变概率Pk从种群中选出的个体最优值。
步骤六：接着对种群个体进行高斯变异。就是以一定的变异概率从种群中选出进行变异的个体，然后对选出的个体以符合高斯分布的概率对个体的某个基因进行随机改变，即可以重点对最优解附近区域进行随机搜索，加快算法找到最优解，提高粒子群算法的收敛能力。
高斯变异策略定义如下：
式中，G(0,1)为服从(0,1)正态分布的随机变量，
为第it次迭代中以变异概率Pm从种群中选出的个体，
为第it次迭代中经过高斯变异之后的个体。
步骤七：然后计算每个变异粒子的适应度值，并与历史个体最优和群体最优进行比较，更新群体最优值。
步骤八：如果迭代次数达到预设值或满足预设的条件，则停止迭代搜索，输出微电网内各分布式电源的输出功率。否则，转到步骤三继续寻优执行。
综上，本发明提出一种基于退火变异粒子群优化算法的微电网优化调度方法，对微电网系统内的分布式电源出力进行优化，提高未来智能电网对微电网运行和调度的高要求。该方案可以有效提高智能微电网运行的经济性与环保性。
Claims (1)
1.一种改进粒子群算法的智能微电网优化调度方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤一：对退火变异算法的基本参数进行设置，包括种群规模N、最大迭代次数it、两个学习因子的起始值C1s、C2s和终止值C1e、C2e、惯性权重的起始值ωs和终止值ωe，变异概率Pm；
步骤二：根据微电网内每个分布式电源出力的上下限，对种群内个体进行初始化；
步骤三：根据建立的微电网运行目标函数，计算每个粒子的适应度值，并记录个体最优与全局最优值；
步骤四：引入模拟退火算法，在每次迭代时，随机产生一个随机数，当某一粒子的突变概率大于这一随机数时，就将该粒子当前为止的最优解挑选出来，替换为种群速度更新公式中的全局最优解，从而改变种群的寻优方向；
步骤五：对原始PSO算法的速度和位置更新公式中的学习因子和惯性权重采用动态更新策略；
步骤六：利用模拟退火机制选出的最优个体和上述的动态更新策略对PSO算法的速度更新公式进行改进；
步骤七：对种群个体进行高斯变异；
步骤八：计算每个变异粒子的适应度值，并与历史个体最优和群体最优进行比较，更新群体最优值；
步骤九：如果迭代次数达到预设值或满足预设的条件，则停止迭代搜索，输出微电网内各分布式电源的输出功率；否则，转到步骤三继续寻优执行；
步骤四中的粒子的突变概率公式如下：
其中Pk为第k粒子的突变概率，N为种群规模，fpk为第k粒子的当前最佳适应值，fpg为种群当前的全局最优适应度值，T为温度，即突变概率控制参数；
步骤五中更新如下：
其中ωs、ωe为惯性权重ω的起始和终止权重，it为当前迭代次数，T为总的迭代次数，c1s、c1e和c2s、c2e分别为c1、c2参数的起始因子和终止因子；
步骤六中改进后公式如下：
其中，
为第it次迭代从以突变概率Pk从种群中选出的个体最优值；
步骤七中高斯变异策略定义如下：
其中，G(0,1)为服从(0,1)正态分布的随机变量，
为第it次迭代中以变异概率Pm从种群中选出的个体，
为第it次迭代中经过高斯变异之后的个体。
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