CN110504684B - 一种区域多微网系统日前优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种区域多微网系统日前优化调度方法，属于微网运行优化技术领域。该方法首先对区域多微网系统中各个微网内的设备建立数学模型，然后以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数，并给出每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件，考虑不同的微网类型和设备选择以及分时电价的影响，制定了合理的运行策略，最后通过改进的粒子群算法求解区域多微网系统中各个微网内设备出力情况、蓄电池充放电情况、微网与配电网间功率交互情况和微网相互之间功率交互情况。该方法提高了区域多微网日前运行的经济性、稳定性与可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及微网运行优化技术领域，尤其涉及一种区域多微网系统日前优化调度方法。
背景技术
能源消耗带来的环境污染越来越严重，利用新能源发电是未来的发展趋势，近年来提出的冷热电联产系统，由于具有提高能源利用率、减少环境污染、资源可再生等优点，因而成为研究热点。
冷热电联产系统是一种基于能量梯级利用的综合供、用能分布式能源系统。主要发电设备以燃气轮机、内燃机为主，热作为发电的副产品通过回收利用供给系统的热、冷负荷。冷热电联产技术与微网的结合，将系统与微网中各种用户负荷、供用储设备及分布式电源等结合在一起，满足用户冷、热、电负荷供需平衡，提高整个微网系统的稳定性与可靠性。
随着越来越多的不同类型的微网接入配电网，在一个局部配电区域内，将同时存在着若干微网，从而形成一个区域多微网系统。而现在的微网研究主要是针对单个微网来进行，未考虑到多个微网同时接入配电网的情况，这种地理上邻近的微网互联组成的区域多微网系统会影响微网的运行，因此在这种情况下多微网运行特征不同于单一微网运行的特征。在区域内的各个微网，其分布式电源配置和负荷需求并不一致，微网间往往存在能量的双向流动，彼此的电能可相互支撑，如果仅考虑单一微网的运行特征，难以提高整个区域多微网系统的能源利用率和经济性。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供一种区域多微网系统日前优化调度方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种区域多微网系统日前优化调度方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：
步骤1：对每个微网内设备建立数学模型；
步骤1.1：燃气轮机运行特性方程为：
其中，ηGT为燃气轮机发电效率，PGT(t)为燃气轮机t时刻输出电功率，
为燃气轮机最大输出电功率，α、β、γ、ξ为正常数，FGT为燃气轮机消耗的天然气量，H为天然气热值，QGT(t)为燃气轮机发电过程中排除的高温烟气余热量，ηGT,l为燃气轮机热损失系数；
燃气轮机出力约束条件：
步骤1.2：余热锅炉运行特性方程为：
QWH(t)＝QGT(t)ηWH
其中，QWH(t)为余热锅炉t时刻输出热量，ηWH为余热锅炉的效率；
余热锅炉出力约束条件：
其中，
分别为余热锅炉最小、最大输出热量；
步骤1.3：溴化锂制冷机运行特性方程为：
QAC(t)＝QWH,cool(t)ηAC
其中，QAC(t)为溴化锂制冷机t时刻的制冷量，QWH,cool(t)为余热锅炉输出热量中用于溴化锂制冷的部分热量，ηAC为溴化锂制冷机的效率；
溴化锂制冷机出力约束条件：
其中，
分别为溴化锂制冷机最小、最大制冷量；
步骤1.4：热交换机运行特性方程为：
QHX(t)＝QWH,heat(t)ηHX
其中，QHX(t)为热交换机t时刻的制冷量，QWH,heat(t)为余热锅炉输出热量中用于热交换机制热的部分热量，ηHX为热交换机的效率；
热交换机出力约束条件：
其中，
分别为热交换机最小、最大制冷量；
步骤1.5：地源热泵运行特性方程为：
其中，QHP,c(t)为地源热泵t时刻的制冷量，QHP,h(t)为地源热泵t时刻供热量，COP,c、COP,h分别为地源热泵的制冷、制热系数，
为地源热泵t时刻消耗的电功率；
地源热泵出力约束条件：
其中，
分别为地源热泵最小、最大输出制热量；/>
分别为地源热泵最小、最大输出制冷量；
步骤1.6：蓄电池充放模型为：
其中，Sstor(t)为t时刻蓄电池容量，δ为储能的自损耗系数，PES,ch(t)、PES,dis(t)为蓄电池t时刻的充、放电功率，ηch、ηdis分别为蓄电池的能量输入、输出转换效率；
蓄电池出力约束条件：
其中，
为蓄电池最大容量，PES(t)为蓄电池t时刻的出力，充电为负值，放电为正值，/>
分别为蓄电池最大充电、放电功率。
步骤2：以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数，并给出每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件；
步骤2.1：以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数如下：
其中，C为区域多微网系统的总运行成本，T为一个调度周期，m为微网的总个数，Cl,fuel(t)为第l个微网的燃料费用，Cl,om(t)为第l个微网的设备维护费用，Cl,grid(t)为第l个微网与配电网交互电功率的费用，当微网从配电网购电时交互电功率费用为正，向配电网售电时交互电功率费用为负。Cl,mg(t)为第l个微网与所有相邻微网交互电功率的费用，当从相邻微网购电时交互电功率费用为正，向相邻微网售电时交互电功率费用为负；Cfc为天然气价格，upv、uwt、ugt、uwh、uhx、uac、uhp、ues分别为光伏、风机、燃气轮机、余热锅炉、热交换机、溴化锂制冷机、地源热泵、蓄电池的单位功率运行维护成本，Pl,PV(t)、Pl,WT(t)、Pl,GT(t)、Pl,WH(t)、Pl,HX(t)、Pl,AC(t)、Pl,HP(t)、Pl,ES(t)分别为在第l个微网中光伏、风机、燃气轮机、余热锅炉、热交换机、溴化锂制冷机、地源热泵、蓄电池t时刻的输出功率；Cec(t)为分时电价，Pl,grid(t)为第l个微网与配电网t时刻的交互电功率值，当微网从配电网购电时交互电功率值为正，售电时交互电功率值为负；Cmg(t)为微网间交易电价，
为第l个微网与第j个微网交互电功率的值，当从第j个微网购电时交互电功率值为正，售电时交互电功率值为负。
步骤2.2：每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件如下：
步骤2.2.1：考虑每个微网内冷负荷功率平衡约束：
Ql,AC(t)+Ql,HP,c(t)＝Ql,c(t)
其中，Ql,AC(t)为在第l个微网中溴化锂制冷机t时刻的制冷量，Ql,HP,c(t)为在第l个微网中地源热泵t时刻的制冷量，Ql,c(t)为在第l个微网中t时刻冷负荷需求；
步骤2.2.2：考虑每个微网内热负荷功率平衡约束：
Ql,HX(t)+Ql,HP,h(t)＝Ql,h(t)
其中，Ql,HX(t)为在第l个微网中热交换机t时刻输出热量，Ql,HP,h(t)为在第l个微网中地源热泵t时刻供热量，Ql,h(t)为在第l个微网中t时刻热负荷需求；
步骤2.2.3：考虑每个微网内电负荷功率平衡约束：
其中，
为第l个微网与第j个微网交互电功率的值，Pl,E(t)为第l个微网t时刻的电负荷需求，/>
为在第l个微网中地源热泵t时刻消耗的电功率；
步骤2.2.4：考虑第l个微网与配电网和相邻微网交互电功率约束：
其中，
为第l个微网与配电网交互电功率上限，/>
为第l个微网与相邻微网交互电功率上限。
步骤3：考虑不同的微网类型，制定区域多微网系统的运行策略；
(1)根据微网内不同负荷类型和设备的不同组合，区域多微网系统可由冷热电联供型(CCHP)、热电联供型(CHP)、冷电联供型(CCP)、光储型等多种类型的微网组成，其结构如图2所示，每个微网内优先利用光伏、风机等可再生能源的出力；
(2)每个微网内优先使用地源热泵进行制冷、供热，当地源热泵出力不足以满足微网内冷、热负荷需求时，使用CCHP机组或CHP机组或CCP机组补足；
(3)考虑到微网间交易电价低于电网电价，在电网电价低谷时段，当微网内发电量大于负荷量时，优先对蓄电池充电，再向相邻微网及电网售电，当微网内发电量小于负荷量时，优先从相邻微网及电网购电；在电网电价平时段，尽量减少蓄电池的充放电，当微网内发电量有剩余时，优先考虑向相邻微网售电，再向电网售电；当微网内发电量不足时，优先从相邻微网购电，再从电网购电；在电网电价峰时段，当微网内发电量有剩余时，优先考虑向相邻微网售电，再向电网售电；当微网内发电量不足时，优先让蓄电池放电来满足负荷需求，再从相邻微网及电网购电。
步骤4：采用改进的粒子群算法对目标函数求解，获得日前调度计划，其流程如图3所示；
步骤4.1：初始化参数，设定粒子群种群数量S，空间维数D，同化次数Nas，复制次数Nre，异化次数Nal，选择每个微网中每个时刻的燃气轮机发电量、溴化锂制冷机制冷量、热交换机制热量、地源热泵的制热量和制冷量、蓄电池的充放电量、微网与配电网的交互电功率值、微网与相邻微网的电功率交互值作为变量,随机生成粒子初始位置；
步骤4.2：以步骤2得到的目标函数值作为粒子的适应度值，通过比较得出当前单个粒子最小的适应度值和当前所有粒子最小的适应度值，对粒子进行同化操作，通过跟踪粒子个体极值与群体极值来更新自身位置：
Vi＝ωVi+c1×rand×(qibest-Xi(a,b,c))+c2×rand×(gbest-Xi(a,b,c))
Xi(a+1,b,c)＝Xi(a,b,c)+Vi
其中，Vi表示粒子i的速度，ω为惯性权重系数，c1和c2均为加速因子，rand表示介于(0,1)之间的随机数，qibest为粒子i的个体最优位置，gbest为群体最优位置，Xi(a,b,c)表示第i个粒子在经过a次同化、b次复制、c次异化之后的空间位置，当同化操作达到最大同化次数Nas时，转步骤4.3；
步骤4.3：对粒子进行复制操作，计算同化操作完成时各粒子的适应度值，对适应度值从小到大排序，淘汰后
个粒子,对保留的前/>
个粒子进行复制，当复制行为达到最大复制次数Nre时，转步骤4.4，否则，返回步骤4.2；
步骤4.4：对粒子进行异化操作，对于每个粒子，随机产生一个(0,1)之间的随机数，当这个随机数小于粒子的异化概率时，则该粒子被淘汰，重新随机生成一个新的个体，否则，粒子保持原位置不变；
异化概率：
其中，Ki为第i个粒子的异化概率，K为基本异化概率，yi表示第i个粒子当前的适应度值，ymin为当前所有粒子适应度值的最小值，yavg为当前所有粒子适应度值的平均值。当达到最大异化次数Nal时，输出结果，否则返回步骤4.2
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
1、本发明考虑了多个微网接入配电网的情况，针对多微网互联系统提出了一种基于多类型微网系统的运行策略，优先利用可再生能源出力，并充分考虑分时电价与储能的配合，提高多微网系统的可靠性与经济性；
2、本发明采用一种改进的粒子群优化算法，求解多微网系统的日前调度问题，提高了全局收敛能力，避免陷入局部最优，最终获得日前调度计划，实现多微网系统总运行成本最小化。
附图说明
图1为本发明一种区域多微网系统日前优化调度方法流程图；
图2为本发明多微网系统结构示意图；
图3为本发明改进的粒子群算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例选取的多微网系统中包含有4种类型的微网，分别为：冷热电联供型(CCHP)、热电联供型(CHP)、冷电联供型(CCP)和光储型。
如图1所示，本实施例的方法如下所述。
步骤1：对每个微网内设备建立数学模型；
步骤1.1：燃气轮机运行特性方程为：
其中，ηGT为燃气轮机发电效率，PGT(t)为燃气轮机t时刻输出电功率，
为燃气轮机最大输出电功率，α、β、γ、ξ为正常数，FGT为燃气轮机消耗的天然气量，H为天然气热值，QGT(t)为燃气轮机发电过程中排除的高温烟气余热量，ηGT,l为燃气轮机热损失系数；
燃气轮机出力约束条件：
步骤1.2：余热锅炉运行特性方程为：
QWH(t)＝QGT(t)ηWH
其中，QWH(t)为余热锅炉t时刻输出热量，ηWH为余热锅炉的效率；
余热锅炉出力约束条件：
其中，
分别为余热锅炉最小、最大输出热量；
步骤1.3：溴化锂制冷机运行特性方程为：
QAC(t)＝QWH,cool(t)ηAC
其中，QAC(t)为溴化锂制冷机t时刻的制冷量，QWH,cool(t)为余热锅炉输出热量中用于溴化锂制冷的部分热量，ηAC为溴化锂制冷机的效率；
溴化锂制冷机出力约束条件：
其中，
分别为溴化锂制冷机最小、最大制冷量；
步骤1.4：热交换机运行特性方程为：
QHX(t)＝QWH,heat(t)ηHX
其中，QHX(t)为热交换机t时刻的制冷量，QWH,heat(t)为余热锅炉输出热量中用于热交换机制热的部分热量，ηHX为热交换机的效率；
热交换机出力约束条件：
其中，
分别为热交换机最小、最大制冷量；
步骤1.5：地源热泵运行特性方程为：
其中，QHP,c(t)为地源热泵t时刻的制冷量，QHP,h(t)为地源热泵t时刻供热量，COP,c、COP,h分别为地源热泵的制冷、制热系数，
为地源热泵t时刻消耗的电功率；
地源热泵出力约束条件：
其中，
分别为地源热泵最小、最大输出制热量；/>
分别为地源热泵最小、最大输出制冷量；
步骤1.6：蓄电池充放模型为：
其中，Sstor(t)为t时刻蓄电池容量，δ为储能的自损耗系数，PES,ch(t)、PES,dis(t)为蓄电池t时刻的充、放电功率，ηch、ηdis分别为蓄电池的能量输入、输出转换效率；
蓄电池出力约束条件：
其中，
为蓄电池最大容量，PES(t)为蓄电池t时刻的出力，充电为负值，放电为正值，/>
分别为蓄电池最大充电、放电功率。
步骤2：以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数，并给出每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件；
步骤2.1：以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数如下：
其中，C为区域多微网系统的总运行成本，T为一个调度周期为24，m为微网的总个数为4，Cl,fuel(t)为第l个微网的燃料费用，Cl,om(t)为第l个微网的设备维护费用，Cl,grid(t)为第l个微网与配电网交互电功率的费用，当微网从配电网购电时交互电功率费用为正，向配电网售电时交互电功率费用为负。Cl,mg(t)为第l个微网与所有相邻微网交互电功率的费用，当从相邻微网购电时交互电功率费用为正，向相邻微网售电时交互电功率费用为负；Cfc为天然气价格，upv、uwt、ugt、uwh、uhx、uac、uhp、ues分别为光伏、风机、燃气轮机、余热锅炉、热交换机、溴化锂制冷机、地源热泵、蓄电池的单位功率运行维护成本，Pl,PV(t)、Pl,WT(t)、Pl,GT(t)、Pl,WH(t)、Pl,HX(t)、Pl,AC(t)、Pl,HP(t)、Pl,ES(t)分别为在第l个微网中光伏、风机、燃气轮机、余热锅炉、热交换机、溴化锂制冷机、地源热泵、蓄电池t时刻的输出功率；Cec(t)为分时电价，Pl,grid(t)为第l个微网与配电网t时刻的交互电功率值，当微网从配电网购电时交互电功率值为正，售电时交互电功率值为负；Cmg(t)为微网间交易电价，
为第l个微网与第j个微网交互电功率的值，当从第j个微网购电时交互电功率值为正，售电时交互电功率值为负。
步骤2.2：每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件如下：
步骤2.2.1：考虑每个微网内冷负荷功率平衡约束：
Ql,AC(t)+Ql,HP,c(t)＝Ql,c(t)
其中，Ql,AC(t)为在第l个微网中溴化锂制冷机t时刻的制冷量，Ql,HP,c(t)为在第l个微网中地源热泵t时刻的制冷量，Ql,c(t)为在第l个微网中t时刻冷负荷需求；
步骤2.2.2：考虑每个微网内热负荷功率平衡约束：
Ql,HX(t)+Ql,HP,h(t)＝Ql,h(t)
其中，Ql,HX(t)为在第l个微网中热交换机t时刻输出热量，Ql,HP,h(t)为在第l个微网中地源热泵t时刻供热量，Ql,h(t)为在第l个微网中t时刻热负荷需求；
步骤2.2.3：考虑每个微网内电负荷功率平衡约束：
其中，
为第l个微网与第j个微网交互电功率的值，Pl,E(t)为第l个微网t时刻的电负荷需求，/>
为在第l个微网中地源热泵t时刻消耗的电功率；
步骤2.2.4：考虑第l个微网与配电网和相邻微网交互电功率约束：
其中，
为第l个微网与配电网交互电功率上限，/>
为第l个微网与相邻微网交互电功率上限。
步骤3：考虑不同的微网类型，制定区域多微网系统的运行策略；
(1)根据微网内不同负荷类型和设备的不同组合，区域多微网系统可由冷热电联供型(CCHP)、热电联供型(CHP)、冷电联供型(CCP)、光储型等多种类型的微网组成，每个微网内优先利用光伏、风机等可再生能源的出力；
(2)每个微网内优先使用地源热泵进行制冷、供热，当地源热泵出力不足以满足微网内冷、热负荷需求时，使用CCHP机组或CHP机组或CCP机组补足；
(3)考虑到微网间交易电价低于电网电价，在电网电价低谷时段，当微网内发电量大于负荷量时，优先对蓄电池充电，再向相邻微网及电网售电，当微网内发电量小于负荷量时，优先从相邻微网及电网购电；在电网电价平时段，尽量减少蓄电池的充放电，当微网内发电量有剩余时，优先考虑向相邻微网售电，再向电网售电；当微网内发电量不足时，优先从相邻微网购电，再从电网购电；在电网电价峰时段，当微网内发电量有剩余时，优先考虑向相邻微网售电，再向电网售电；当微网内发电量不足时，优先让蓄电池放电来满足负荷需求，再从相邻微网及电网购电。
步骤4：采用改进的粒子群算法对目标函数求解，获得日前调度计划，其流程如图3所示；
步骤4.1：初始化参数，设定粒子群种群数量S＝600，空间维数D＝744，同化次数Nas＝300，复制次数Nre＝5，异化次数Nal＝2，选择每个微网中每个时刻的燃气轮机发电量、溴化锂制冷机制冷量、热交换机制热量、地源热泵的制热量和制冷量、蓄电池的充放电量、微网与配电网的交互电功率值、微网与相邻微网的电功率交互值作为变量,随机生成粒子初始位置；
步骤4.2：以步骤2得到的目标函数值作为粒子的适应度值，通过比较得出当前单个粒子最小的适应度值和当前所有粒子最小的适应度值，对粒子进行同化操作，通过跟踪粒子个体极值与群体极值来更新自身位置：
Vi＝ωVi+c1×rand×(qibest-Xi(a,b,c))+c2×rand×(gbest-Xi(a,b,c))
Xi(a+1,b,c)＝Xi(a,b,c)+Vi
其中，Vi表示粒子i的速度，ω为惯性权重系数，取值为0.7，c1和c2均为加速因子，取值为2.05，rand表示介于(0,1)之间的随机数，qibest为粒子i的个体最优位置，gbest为群体最优位置，Xi(a,b,c)表示第i个粒子在经过a次同化、b次复制、c次异化之后的空间位置，当同化操作达到最大同化次数300时，转步骤4.3
步骤4.3：对粒子进行复制操作，计算同化操作完成时各粒子的适应度值，对适应度值从小到大排序，淘汰后300个粒子，对保留的前300个粒子进行复制，当复制行为达到最大复制次数5时，转步骤4.4，否则，返回步骤4.2；
步骤4.4：对粒子进行异化操作，对于每个粒子，随机产生一个(0,1)之间的随机数，当这个随机数小于粒子的异化概率时，则该粒子被淘汰，重新随机生成一个新的个体，否则，粒子保持原位置不变；
异化概率：
其中，Ki为第i个粒子的异化概率，K为基本异化概率，取值为0.25，yi表示第i个粒子当前的适应度值，ymin为当前所有粒子适应度值的最小值，yavg为当前所有粒子适应度值的平均值。当达到最大异化次数2时，输出结果，否则返回步骤4.2。
Claims (3)
1.一种区域多微网系统日前优化调度方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：对每个微网内设备建立数学模型；
所述对每个微网内设备建立数学模型，主要包括对微网内设备：燃气轮机、余热锅炉、溴化锂制冷机、热交换机、地源热泵、蓄电池的建模，各设备运行约束条件如下：
燃气轮机出力约束：
PGT(t)为燃气轮机t时刻输出电功率，
分别为燃气轮机最小、最大输出电功率；
余热锅炉出力约束：
QWH(t)为余热锅炉t时刻输出热量，/>
分别为余热锅炉最小、最大输出热量；
溴化锂制冷机出力约束：
QAC(t)为溴化锂制冷机t时刻的制冷量，
分别为溴化锂制冷机最小、最大制冷量；
热交换机出力约束：
其中QHX(t)为热交换机t时刻输出热量，/>
分别为热交换机最小、最大输出热量；
地源热泵出力约束：
QHP,h(t)为地源热泵t时刻供热量，/>
分别为地源热泵最小、最大输出制热量；QHP,c(t)为地源热泵t时刻的制冷量，
分别为地源热泵最小、最大输出制冷量；
蓄电池出力约束：
其中，Sstor(t)为t时刻蓄电池容量，
为蓄电池最大容量；PES(t)为蓄电池t时刻的出力，充电为负值，放电为正值，/>
分别为蓄电池最大充电、放电功率；
步骤2：以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数，并给出每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件；
步骤3：考虑不同的微网类型，制定区域多微网系统的运行策略；
步骤4：采用改进的粒子群算法对目标函数求解，获得日前调度计划；
所述步骤2中以区域多微网总运行成本最小为目标，建立目标函数如下：
其中，C为区域多微网系统的总运行成本，T为一个调度周期，m为微网的总个数，Cl,fuel(t)为第l个微网的燃料费用，Cl,om(t)为第l个微网的设备维护费用，Cl,grid(t)为第l个微网与配电网交互电功率的费用，当微网从配电网购电时交互电功率费用为正，向配电网售电时交互电功率费用为负；Cl,mg(t)为第l个微网与所有相邻微网交互电功率的费用，当从相邻微网购电时交互电功率费用为正，向相邻微网售电时交互电功率费用为负；Cfc为天然气价格，upv、uwt、ugt、uwh、uhx、uac、uhp、ues分别为光伏、风机、燃气轮机、余热锅炉、热交换机、溴化锂制冷机、地源热泵、蓄电池的单位功率运行维护成本，Pl,PV(t)、Pl,WT(t)、Pl,GT(t)、Pl,WH(t)、Pl,HX(t)、Pl,AC(t)、Pl,HP(t)、Pl,ES(t)分别为在第l个微网中光伏、风机、燃气轮机、余热锅炉、热交换机、溴化锂制冷机、地源热泵、蓄电池t时刻的输出功率；Cec(t)为分时电价，Pl,grid(t)为第l个微网与配电网t时刻的交互电功率值，当微网从配电网购电时交互电功率值为正，售电时交互电功率值为负；Cmg(t)为微网间交易电价，
为第l个微网与第j个微网交互电功率的值，当从第j个微网购电时交互电功率值为正，售电时交互电功率值为负；
所述步骤4的过程如下：
步骤4.1：初始化参数，设定粒子群种群数量S，空间维数D，同化次数Nas，复制次数Nre，异化次数Nal，选择每个微网中每个时刻的燃气轮机发电量、溴化锂制冷机制冷量、热交换机制热量、地源热泵的制热量和制冷量、蓄电池的充放电量、微网与配电网的交互电功率值、微网与相邻微网的电功率交互值作为变量，随机生成粒子初始位置；
步骤4.2：以所述的目标函数值作为粒子的适应度值，通过比较得出当前单个粒子最小的适应度值和当前所有粒子最小的适应度值，对粒子进行同化操作，通过跟踪粒子个体极值与群体极值来更新自身位置：
Vi＝ωVi+c1×rand×(qibest-Xi(a,b,c))+c2×rand×(gbest-Xi(a,b,c))
Xi(a+1,b,c)＝Xi(a,b,c)+Vi
其中，Vi表示粒子i的速度，ω为惯性权重系数，c1和c2均为加速因子，rand表示介于(0,1)之间的随机数，qibest为粒子i的个体最优位置，gbest为群体最优位置，Xi(a,b,c)表示第i个粒子在经过a次同化、b次复制、c次异化之后的空间位置，当同化操作达到最大同化次数Nas时，转步骤4.3；
步骤4.3：对粒子进行复制操作，计算同化操作完成时各粒子的适应度值，对适应度值从小到大排序，淘汰后
个粒子,对保留的前/>
个粒子进行复制，当复制行为达到最大复制次数Nre时，转步骤4.4，否则，返回步骤4.2；
步骤4.4：对粒子进行异化操作，对于每个粒子，随机产生一个(0,1)之间的随机数，当这个随机数小于粒子的异化概率时，则该粒子被淘汰，重新随机生成一个新的个体，否则，粒子保持原位置不变；
异化概率：
其中，Ki为第i个粒子的异化概率，K为基本异化概率，yi表示第i个粒子当前的适应度值，ymin为当前所有粒子适应度值的最小值，yavg为当前所有粒子适应度值的平均值，当达到最大异化次数Nal时，输出结果，否则返回步骤4.2。
2.根据权利要求1所述的一种区域多微网系统日前优化调度方法，其特征在于所述步骤2中每个微网内冷、热、电功率平衡约束条件如下：
考虑每个微网内冷负荷功率平衡约束：
Ql,AC(t)+Ql,HP,c(t)＝Ql,c(t)
其中，Ql,AC(t)为在第l个微网中溴化锂制冷机t时刻的制冷量，Ql,HP,c(t)为在第l个微网中地源热泵t时刻的制冷量，Ql,c(t)为在第l个微网中t时刻冷负荷需求；
考虑每个微网内热负荷功率平衡约束：
Ql,HX(t)+Ql,HP,h(t)＝Ql,h(t)
其中，Ql,HX(t)为在第l个微网中热交换机t时刻输出热量，Ql,HP,h(t)为在第l个微网中地源热泵t时刻供热量，Ql,h(t)为在第l个微网中t时刻热负荷需求；
考虑每个微网内电负荷功率平衡约束：
其中，
为第l个微网与第j个微网交互电功率的值，Pl,E(t)为第l个微网t时刻的电负荷需求，/>
为在第l个微网中地源热泵t时刻消耗的电功率；
考虑第l个微网与配电网和相邻微网交互电功率约束：
其中，
为第l个微网与配电网交互电功率上限，/>
为第l个微网与相邻微网交互电功率上限。
3.根据权利要求1所述的一种区域多微网系统日前优化调度方法，其特征在于所述步骤3中考虑不同的微网类型，制定区域多微网系统的运行策略如下：
(1)根据微网内不同负荷类型和设备的不同组合，区域多微网系统可由CCHP型微网、CHP型微网、CCP型微网、光储型微网多种类型的微网组成，每个微网内优先利用光伏、风机可再生能源的出力；
(2)每个微网内优先使用地源热泵进行制冷、供热，当地源热泵出力不足以满足微网内冷、热负荷需求时，使用CCHP机组或CHP机组或CCP机组补足；
(3)考虑到微网间交易电价低于电网电价，在电网电价低谷时段，当微网内发电量大于负荷量时，优先对蓄电池充电，再向相邻微网及电网售电，当微网内发电量小于负荷量时，优先从相邻微网及电网购电；在电网电价平时段，尽量减少蓄电池的充放电，当微网内发电量有剩余时，优先考虑向相邻微网售电，再向电网售电；当微网内发电量不足时，优先从相邻微网购电，再从电网购电；在电网电价峰时段，当微网内发电量有剩余时，优先考虑向相邻微网售电，再向电网售电；当微网内发电量不足时，优先让蓄电池放电来满足负荷需求，再从相邻微网及电网购电。
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