CN111293719B - 一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法：交直流混合微电网在实际运行中可能处于并网运行状态或孤岛运行状态。建立电力设备的数学模型并针对微网不同运行模式，综合环保效益建立以经济性为目标的并网优化模型和以经济性、灵活性为目标的孤岛优化模型。利用多因子进化算法，融合选型演绎和垂直文化传播，在异源搜索空间同时求解多任务。微网在并网、孤岛模式下优化任务的模型参数部分相同、系统结构存在相似性，多因子进化算法利用解基因的相似性加速模型求解。采用多因子优化算法可有效提高收敛速度，优化交直流混合微网经济成本和灵活性。本发明求解精度高，求解速度快，适应性较广。

Description

一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法

技术领域

本发明涉及一种交直流混合微网优化运行方法。特别是涉及一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法。

背景技术

高速发展的社会对电能的需求与日俱增，伴随能源和环境问题的日益突显，微网因其环境友好、可再生能源利用率高、结构延伸与功能扩展性强等优势逐渐成为学术领域的研究热点。考虑分布式电源出力与负荷的波动性，负荷种类多样化，直流负荷占比日益增加等因素，交直流混合微网因较好地融合交流微网与直流微网的优势而备受关注。交直流混合微网在整体上提高供电灵活性与可靠性，优化电力资源网内分配，减小线路损耗，促进多源互补，提高分布式电源利用率，同时兼容直流与交流负荷，极大减少电子转换设备，降低综合投资成本。

交直流混合微电网既可以作为一个小型系统独立运行，也可以同外界大电网并网模式。运行过程可以自我管理与控制，同时有效提高电网对于外界的抗干扰能力，可以非常有效地解决风力机组，光伏电池并网等问题。但交直流混合微网实际运行中所处状态不同时需要考虑的优化因素不同，且优化求解难度增加。因此要针对不同运行状态进行讨论研究并找寻一种合理有效的求解办法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够提升算法的精确度，并加速不同任务间计算收敛速度的基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，包括如下步骤：

1)在计及环保效应的前提下，建立交直流混合微网交流区的微燃机和柴油发电机的运行成本模型，交直流混合微网从大电网的购电成本模型，直流区储能的运行成本模型，交直流网络与潮流断面运行损耗模型，以及污染物对环境的综合影响成本，并构建并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型；

2)交直流混合微网与大电网之间的耦合节点处于断开状态时，交直流混合微网处于孤岛模式，没有大电网作为支撑且受到自身容量限制，在计及环保效应的前提下，建立孤岛模式下经济性优化运行模型；

3)风光分布式电源与负荷的双波动性，导致孤岛模式下的交直流混合微网对于灵活性的需求增加，交直流混合微网的可调节能力取决于内部的储能以及交直流区域需求侧的可平移负荷，因此建立孤岛模式下灵活性优化运行模型；

4)采用多因子进化算法对并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型进行求解，由于并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型具有相似性，则解基因也相互牵制，通过解基因之间的交叉变异，使并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型的最优解的遗传物质快速有效地转移，进而加速算法求解。

本发明的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，建立了计及环保效应的以经济性为目标的优化模型，并建立了计及环保效应的以灵活性经济性为目标的孤岛优化模型，两种优化模型完整的表述了交直流混合微电网可能的运行状态。除此以外，本发明的建立孤岛灵活性模型时，从源荷双波动性导致孤岛模式下交直流混合微电网对于灵活性的需求增加方面出发，考虑到系统的可调节能力受微网的储能以及交直流区域需求侧可平衡负荷资源两方面的影响，非常符合实际。本发明采用多因子进化算法用于处理多区域的优化问题。通过该算法的选型演绎和垂直文化传播，使得粒子在并网模式和孤岛模式两个异源搜索空间进行搜索，在每一个搜索空间执行不同的优化任务，通过遗传物质在各个任务间地有效迁移，提升算法的精确度，并加速不同任务间计算的收敛速度。

附图说明

图1是交直流微网拓扑结构示意图；

图2a是本发明获得的并网模式成本与适应度对比图；

图2b是本发明获得的并网模式的适应度局部放大图；

图2c是本发明获得的并网模式的成本局部放大图；

图3a是本发明获得的孤岛模式成本与适应度对比图；

图3b是本发明获得的孤岛模式的适应度局部放大图；

图3c是本发明获得的孤岛模式的成本局部放大图；

图4是本发明获得的灵活性不足率与适应度对比图；

图5是本发明获得的并网条件下各分布式电源出力及大电网购电曲线；

图6是本发明获得的孤岛模式下各微源出力曲线；

图7是本发明获得的孤岛和并网模式状态的储能状态曲线。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法做出详细说明。

本发明的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，包括如下步骤：

1)在计及环保效应的前提下，建立交直流混合微网交流区的微燃机和柴油发电机的运行成本模型，交直流混合微网从大电网的购电成本模型，直流区储能的运行成本模型，交直流网络与潮流断面运行损耗模型，以及污染物对环境的综合影响成本，并构建并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型；交直流微网拓扑结构如图1所示。其中，

所述的交流区的微燃机和柴油发电机的运行成本模型，交直流混合微网从大电网的购电成本模型，直流区储能的运行成本模型，交直流网络与潮流断面运行损耗模型，以及污染物对环境的综合影响成本型具体为：

(1)微燃机的运行成本模型C_MT

c_fuel为消耗天然气的价格，LHT为天然气低热热值，C_ss为微燃机启停费用，u_t、u_t-1对应微燃机t时刻和前一时刻t-1的启停状态，运行状态时为1，非运行状态记为0；η_MT,t为t时刻微燃机的工作效率；P_MT,t为t时刻微燃机的发出功率；a₁、a₂、a₃、a₄为微燃机运行参数；T为规定的调度周期，时间间隔为1h，因此T＝24。

(2)柴油发电机的运行成本模型C_DE

所述的柴油发电机成本模型服从二次多项式，其中P_DE,t为柴油发电机t时刻输出的有功功率。

(3)购电成本模型C_grid

c_0,t为t时刻微网购买电能对应的单位电价；P_L,t为t刻交直流混合微网从大电网的购电总功率。

(4)直流区储能的运行成本模型C_ES

P_ES,t、η_ES,t为储能t时刻充放电功率的绝对值与充放电效率；Q为蓄电池容量；Soc为储能初始荷电容量；H为储能初期建设总投资；ΔT为时间间隔。

(5)交直流网络与潮流断面运行损耗模型

C_ACloss、C_DCloss分别代表交流网络和直流网络运行损耗模型；C_enter是潮流断面运行损耗模型；当交流区共有X个换流器，直流区共有Y个换流器，第j个换流器链接电力设备在t时刻流经的功率记为P^t _CC,j；η_CC,j为对应转换效率；交直流潮流断面在t时刻转换功率记为P^t _AC-DC，转换效率η_AC-DC；

(6)污染物对环境的综合影响成本C_pol

P_z,t为第z种电力设备在t时刻发出的功率；Z为电力设备的种类；PM_zv为第z种电力设备排放的第v种污染物的排污系数；V为污染物的种类；α_v为对应的环境评价指标。

所述的并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型F_eco具体为：

式中，C_AC为并网模式下交流区总成本；C_DC为并网模式下直流区总成本；C_pol为污染物对环境的综合影响成本；C_grid为购电成本模型；C_DE为柴油发电机的运行成本模型；C_MT为微燃机的运行成本模型；C_ES为直流区储能的运行成本模型；C_ACloss、C_DCloss分别代表交流网络和直流网络运行损耗模型；C_enter是潮流断面运行损耗模型。

交直流混合微网在实际并网模式中需要满足内部功率平衡约束，

P_PV,t+P_WT,t+P_MT,t+P_DE,t+P_grid,t+P_ES,t＝P_L,t

平衡节点容量约束，|P_grid,t|≤P_grid,max

交直流潮流断面功率传输约束，|P_AC-DC,t|≤P_enter,max

微燃机和柴油发电机输出功率的上限、下限约束，P_MT,min≤P_MT,t≤P_MT,max，P_DE,min≤P_DE,t≤P_DE,max

储能输出功率极值约束，|P_ES,t|≤P_ES,max

储能荷电状态约束，S_SOCmin≤S_SOC≤E_n

其中，P_PV,t、P_WT,t、P_MT,t、P_DE,t、P_grid,t、P_ES,t、P_L,t分别为并网模式下t时刻光伏发电机发出功率、风力发电机发出功率、微燃机发出功率、柴油发电机发出功率、微网从大电网购电功率、储能发出功率、负荷功率；P_grid,t为t时刻平衡节点的传输容量，P_grid,max为平衡节点的传输容量的最大值；P_AC-DC,t为t时刻交直流潮流断面的传输容量，P_enter,max为交直流潮流断面的传输容量的最大值；P_MT,min、P_MT,max、P_DE,min、P_DE,max分别为微燃机和柴油发电机输出功率的上限、下限；P_ES,max为储能输出功率的最大值；S_SOC为储能荷电状态，S_SOCmin、E_n为储能荷电状态的上限、下限；

2)交直流混合微网与大电网之间的耦合节点处于断开状态时，交直流混合微网处于孤岛模式，没有大电网作为支撑且受到自身容量限制，在计及环保效应的前提下，建立孤岛模式下经济性优化运行模型；所述的经济优化运行模型具体为：

交直流混合微网处于孤岛模式下经济优化运行模型F′_eco如下式，

C′_AC为孤岛模式下交流区总成本；C′_DC为孤岛模式下直流区总成本；C′_enter是孤岛模式下潮流断面运行损耗模型；C′_ACloss、C′_DCloss分别代表孤岛模式下交流网络和直流网络运行损耗模型；C′_pol是孤岛模式下污染物对环境的综合影响成本；C_DE为柴油发电机的运行成本模型；C_MT为微燃机的运行成本模型；C_ES为直流区储能的运行成本模型。

孤岛模式中微网功率平衡约束，

P′_PV,t+P′_WT,t+P′_MT,t+P′_DE,t+P′_ES,t＝P_L,t

平衡约束不包含微网与大电网之间的传输功率，孤岛模式没有PCC平衡节点容量约束，但交直流混合断面功率传输约束，微燃机和柴油发电机输出功率的上下限约束，储能输出功率极值约束，储能荷电状态约束不变。其中，P′_PV,t、P′_WT,t、P′_MT,t、P′_DE,t、P′_ES,t、P′_L,t分别孤岛模式下为t时刻光伏发电机发出功率、风力发电机发出功率、微燃机发出功率、柴油发电机发出功率、微网从大电网购电功率、储能发出功率、负荷功率。

3)风光分布式电源与负荷的双波动性，导致孤岛模式下的交直流混合微网对于灵活性的需求增加，交直流混合微网的可调节能力取决于内部的储能以及交直流区域需求侧的可平移负荷，因此建立孤岛模式下灵活性优化运行模型；所述的孤岛模式下灵活性优化运行模型具体为：

根据灵活性资源上调、下调方向的尺度定义上调灵活性裕度函数y^t _i,up与下调灵活性裕度函数y^t _i,d，表示如下：

式中，P_i,max，P_i,min，代表DE、MT、ES容量的上下限极值；P_i,t代表t时刻每种分布式电源发出功率实际值，λ_i为对应分布式电源的上下爬坡率，ΔT为时间间隔，定义同一电源的上爬坡率和下爬坡率相同，而网络中可平移负荷的上灵活性裕度函数y^t _L,up、下灵活性裕度函数y^t _L,d与实际负荷的工作运行状态有关，表示如下：

N为可平移负荷类型的数量；x^t _n,up、x^t _n,d分别为t时刻转入与转出的第n种负荷数量；ΔP^t _n,up、ΔP^t _n,d为对应每种可平移负荷的转入转出功率；

以灵活性不足最小建立目标函数F_fr，包含调度时间段内总上调不足的目标函数F^t _fr,up和下调不足的目标函数F^t _fr,d，表示如下：

式中，P^t _d、P^t _up为t时刻风光电源波动导致交直流混合微网最大向下功率波动ΔP^t _PV,d、ΔP^t _WT,d之和和最大向上功率波动ΔP^t _PV,up、ΔP^t _WT,up之和，表示如下：

灵活性优化运行模型满足全网功率平衡约束式，P_PV,t+P_WT,t＝P^t _d+P^t _up+P″_PV,t+P″_WT,t

其中P″_PV,t、P″_WT,t为风光日前调度的预测值。

4)采用多因子进化算法对并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型进行求解，由于并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型具有相似性，则解基因也相互牵制，通过解基因之间的交叉变异，使并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型的最优解的遗传物质快速有效地转移，进而加速算法求解。包括：

(1)数据预处理：利用基本遗传算法原理，使用二进制0-1编码对变量进行交叉和变异操作，为方便优化的过程中约束条件的合理表达，将并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型的各个变量以上限值为基准进行归一化处理，并将归一化后每个变量的值，即后期操作的基因值，用四位二进制代码表示；

(2)初始化寻优：随机生成R个初始个体，记初始种群，即第一代父代P_o，为每一个父代个体p_o随机赋予一个技能因子τ_o，技能因子用于刻画父代个体的文化倾向，用于并网优化的父代个体时，技能因子设置为1，用于孤岛优化的父代个体时，技能因子设置为2，并网优化第w次迭代的适应度函数

和孤岛优化第w次迭代的适应度函数/>

如下式，

其中δ_k为优化问题的约束条件，λ为约束条件的惩罚算子，F_eco为并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型，F_fr为目标函数；当并网模式和孤岛模式下满足约束条件均时：

当并网模式和孤岛模式下的约束条件同时满足条件一：

与条件二：

时，对种群P_o进行选型演绎，产生子代新种群PP_o；

所述的选型演绎：是通过对父代的交叉变异得到子代的过程，个体更倾向于交配同自身具有相似文化背景的个体，包括，首先从种群中随机选择两个父代个体p_o，p_u，

若两个父代个体p_o，p_u满足条件τo＝τu或rand<rmp两者之一，rand为[0,1]之间随机数，rmp为操作系数，则对父代个体p_o，p_u的基因进行交叉操作，所述的交叉操作是在基因长度范围内随机抽样一个区间，对该区间范围内父代个体p_o，p_u的基因等位对换，得到两个子代个体pp_o，pp_u，若两个父代个体p_o，p_u不满足条件τo＝τu或rand<rmp两者之一，则将交叉操作更改为变异操作，所述的变异操作是在基因长度范围内随机抽样一个区间，对该区间范围内父代个体p_o，p_u的基因进行0-1对换，子代个体pp_o由父代个体p_o变异获得，子代个体pp_u由父代个体p_u变异获得。

如果父代个体p_o，p_u的技能因子τo＝τu，进行垂直文化传播，通过判断rand的取值，得到子代个体pp_o，pp_u的技能因子：

若子代个体pp_o，pp_u基因遗传自一个父代个体，那么个体pp_o，pp_u的技能因子与父代个体技能因子相同。

根据文化传播方式，为子代新种群PP_o中的每个子代个体pp_o分配一个技能因子，并计算子代个体pp_o的适应度

与子代个体pp_o技能因子不对应的适应度函数值取无穷大之后，进行垂直文化传播，然后，从子代新种群PP_o和种群P_o中选出/>

最小的R/2个体和

最小的R/2个体构成新种群PP_o+1。

所述的垂直文化传播，是通过选型演绎产生的子代个体的基因可能遗传自一个父代个体，也可能遗传自两个父代个体，多因子进化算法生成的新子代个体在每个优化任务同时表现出色的几率低，只有在表现优异的任务上对应评估新子代个体才可以减少循环次数，加快收敛。

下面给出具体实例。

本发明以浙江某示范工程项目数据及网架结构对整体优化模型与多因子进化算法进行仿真验证。示范工程交流区域包含微燃机、柴油机、风力发电机以及交流负荷；直流区包含光伏、储能以及直流负荷，交直流潮流断面中含有4台电力电子换流器，转换效率受运行参数影响。

适应度值为对应运行目标的函数值加上约束条件不满足时惩罚函数与罚因子的成绩，每次迭代结果对应不同适应度值。迭代初始时由于随机性生成种群，导致约束条件基本不满足，求解的适应度值极大，随迭代次数增加，适应度值减小。为清晰表示适应度值的变化，图2a-4中左纵轴适应度值为标幺值(实际值/达标适应度)，即适应度值在1左右误差允许范围内时，满足要求。经过程序调试，多因子进化算法在初始种群个体总数为2000时达到较好预期效果，迭代次数为200次。

通过局部放大图2b可以清楚看出多因子进化算法在迭代四次之后的适应度达到要求，即算法找寻到并网经济运行模型的可行解，而改进遗传算法在迭代第五次达到，且最终求得的总运行成本图2c。图3a在迭代初期，两种算法得到的总运行成本均相对小，但此时适应度值不满足要求，即约束条件部分不成立或完全不成立，因此迭代初期的总运行成本不具有参考价值，随着迭代次数的增加，多因子的适应度逐渐减小趋于稳定，遗传算法除极个别点的适应度值较好，总体来讲略差于多因子进化算法。

图4对比两种算法在求解交直流混合微网灵敏度不足的缺额与适应度值，整体上看，采用多因子进化算法的灵活性不足缺额小于改进遗传算法。

图5中年早晚光伏出力少，因此微网在1:00至6:00、16:00至24:00从大电网购电量增加以满足负荷需求，此时柴油机与微燃机出力较少，对比图5，图6为孤岛模式下各微源出力，因PCC节点断开，微网无法从大电网获取电量满足负荷需求，因此微燃机与柴油机整体出力较并网时增加，因此孤岛模式下的经济成本较高。

图7在两种运行状态下，储能荷电状态均满足规定要求，在0.2至0.7内充放电。孤岛模式状态下，由于19:00至24:00的净负荷较高，而微网又无法从大电网补充购电，因此6:00至18:00储能处于满荷电状态。两种运行模式下储能充放电次数均较少，优化结果良好。

Claims (5)

1.一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)在计及环保效应的前提下，建立交直流混合微网交流区的微燃机和柴油发电机的运行成本模型，交直流混合微网从大电网的购电成本模型，直流区储能的运行成本模型，交直流网络与潮流断面运行损耗模型，以及污染物对环境的综合影响成本，并构建并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型；

所述的并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型F_eco具体为：

minF_eco＝C_AC+C_DC+C_pol

式中，C_AC为并网模式下交流区总成本；C_DC为并网模式下直流区总成本；C_pol为污染物对环境的综合影响成本；C_grid为购电成本模型；C_DE为柴油发电机的运行成本模型；C_MT为微燃机的运行成本模型；C_ES为直流区储能的运行成本模型；C_ACloss、C_DCloss分别代表交流网络和直流网络运行损耗模型；C_enter是潮流断面运行损耗模型；

2)交直流混合微网与大电网之间的耦合节点处于断开状态时，交直流混合微网处于孤岛模式，没有大电网作为支撑且受到自身容量限制，在计及环保效应的前提下，建立孤岛模式下经济性优化运行模型；所述的孤岛模式下经济优化运行模型具体为：

交直流混合微网处于孤岛模式下经济优化运行模型F′_eco如下式，

minF_e′_co＝C′_AC+C′_DC+C_p′_ol

C′_AC为孤岛模式下交流区总成本；C′_DC为孤岛模式下直流区总成本；C′_enter是孤岛模式下潮流断面运行损耗模型；C′_ACloss、C′_DCloss分别代表孤岛模式下交流网络和直流网络运行损耗模型；C′_pol是孤岛模式下污染物对环境的综合影响成本；C_DE为柴油发电机的运行成本模型；C_MT为微燃机的运行成本模型；C_ES为直流区储能的运行成本模型；

3)风光分布式电源与负荷的双波动性，导致孤岛模式下的交直流混合微网对于灵活性的需求增加，交直流混合微网的可调节能力取决于内部的储能以及交直流区域需求侧的可平移负荷，因此建立孤岛模式下灵活性优化运行模型；所述的孤岛模式下灵活性优化运行模型具体为：

根据灵活性资源上调、下调方向的尺度定义上调灵活性裕度函数y^t _i,up与下调灵活性裕度函数y^t _i,d，表示如下：

式中，P_i,max，P_i,min，代表DE、MT、ES容量的上下限极值；P_i,t代表t时刻每种分布式电源发出功率实际值，λ_i为对应分布式电源的上下爬坡率，△T为时间间隔，定义同一电源的上爬坡率和下爬坡率相同，而网络中可平移负荷的上灵活性裕度函数y^t _L,up、下灵活性裕度函数y^t _L,d与实际负荷的工作运行状态有关，表示如下：

N为可平移负荷类型的数量；x^t _n,up、x^t _n,d分别为t时刻转入与转出的第n种负荷数量；△P^t _n,up、△P ^t _n,d为对应每种可平移负荷的转入转出功率；

以灵活性不足最小建立目标函数F_fr，包含调度时间段内总上调不足的目标函数F^t _fr,up和下调不足的目标函数F^t _fr,d，表示如下：

式中，P^t _d、P^t _up为t时刻风光电源波动导致交直流混合微网最大向下功率波动△P^t _PV,d、△P^t _WT,d之和和最大向上功率波动△P^t _PV,up、△P^t _WT,up之和，表示如下：

；

4)采用多因子进化算法对并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型进行求解，由于并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型具有相似性，则解基因也相互牵制，通过解基因之间的交叉变异，使并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型的最优解的遗传物质快速有效地转移，进而加速算法求解。

2.根据权利要求1所述的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，步骤1)所述的交流区的微燃机和柴油发电机的运行成本模型，交直流混合微网从大电网的购电成本模型，直流区储能的运行成本模型，交直流网络与潮流断面运行损耗模型，以及污染物对环境的综合影响成本型具体为：

(1)微燃机的运行成本模型C_MT

c_fuel为消耗天然气的价格，LHT为天然气低热热值，C_ss为微燃机启停费用，u_t、u_t-1对应微燃机t时刻和前一时刻t-1的启停状态，运行状态时为1，非运行状态记为0；η_MT,t为t时刻微燃机的工作效率；P_MT,t为t时刻微燃机的发出功率；a₁、a₂、a₃、a₄为微燃机运行参数；T为规定的调度周期，时间间隔为1h，因此T＝24；

(2)柴油发电机的运行成本模型C_DE

所述的柴油发电机成本模型服从二次多项式，其中P_DE,t为柴油发电机t时刻输出的有功功率；

(3)购电成本模型C_grid

c_0,t为t时刻微网购买电能对应的单位电价；P_L,t为t刻交直流混合微网从大电网的购电总功率；

(4)直流区储能的运行成本模型C_ES

P_ES,t、η_ES,t为储能t时刻充放电功率的绝对值与充放电效率；Q为蓄电池容量；Soc为储能初始荷电容量；H为储能初期建设总投资；△T为时间间隔；

(5)交直流网络与潮流断面运行损耗模型

C_ACloss、C_DCloss分别代表交流网络和直流网络运行损耗模型；C_enter是潮流断面运行损耗模型；当交流区共有X个换流器，直流区共有Y个换流器，第j个换流器链接电力设备在t时刻流经的功率记为P^t _CC,j；η_CC,j为对应转换效率；交直流潮流断面在t时刻转换功率记为P^t _AC-DC，转换效率η_AC-DC；

(6)污染物对环境的综合影响成本C_pol

P_z,t为第z种电力设备在t时刻发出的功率；Z为电力设备的种类；PM_zv为第z种电力设备排放的第v种污染物的排污系数；V为污染物的种类；α_v为对应的环境评价指标。

3.根据权利要求1所述的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，步骤4)包括：

(1)数据预处理：利用基本遗传算法原理，使用二进制0-1编码对变量进行交叉和变异操作，为方便优化的过程中约束条件的合理表达，将并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型、孤岛模式下计及环保效应的经济优化运行模型以及孤岛模式下灵活性优化运行模型的各个变量以上限值为基准进行归一化处理，并将归一化后每个变量的值，即后期操作的基因值，用四位二进制代码表示；

(2)初始化寻优：随机生成R个初始个体，记初始种群，即第一代父代P_o，为每一个父代个体p_o随机赋予一个技能因子τ_o，技能因子用于刻画父代个体的文化倾向，用于并网优化的父代个体时，技能因子设置为1，用于孤岛优化的父代个体时，技能因子设置为2，并网优化第w次迭代的适应度函数

和孤岛优化第w次迭代的适应度函数/>

如下式，

其中δ_k为优化问题的约束条件，λ为约束条件的惩罚算子，F_eco为并网模式下以经济性最优为目标的交直流混合微网优化运行模型，F_fr为目标函数；当并网模式和孤岛模式下满足约束条件均时：

当并网模式和孤岛模式下的约束条件同时满足条件一：

与条件二：/>

时，对种群P_o进行选型演绎，产生子代新种群PP_o；

根据文化传播方式，为子代新种群PP_o中的每个子代个体pp_o分配一个技能因子，并计算子代个体pp_o的适应度

与子代个体pp_o技能因子不对应的适应度函数值取无穷大之后，进行垂直文化传播，然后，从子代新种群PP_o和种群P_o中选出/>

最小的R/2个体和/>

最小的R/2个体构成新种群PP_o+1。

4.根据权利要求3所述的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，所述的选型演绎：是通过对父代的交叉变异得到子代的过程，个体更倾向于交配同自身具有相似文化背景的个体，包括，首先从种群中随机选择两个父代个体p_o，p_u，

若两个父代个体p_o，p_u满足条件τo＝τu或rand<rmp两者之一，rand为[0,1]之间随机数，rmp为操作系数，则对父代个体p_o，p_u的基因进行交叉操作，所述的交叉操作是在基因长度范围内随机抽样一个区间，对该区间范围内父代个体p_o，p_u的基因等位对换，得到两个子代个体pp_o，pp_u，若两个父代个体p_o，p_u不满足条件τo＝τu或rand<rmp两者之一，则将交叉操作更改为变异操作，所述的变异操作是在基因长度范围内随机抽样一个区间，对该区间范围内父代个体p_o，p_u的基因进行0-1对换，子代个体pp_o由父代个体p_o变异获得，子代个体pp_u由父代个体p_u变异获得。

5.根据权利要求3所述的一种基于多因子进化算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，如果父代个体p_o，p_u的技能因子τo＝τu，进行垂直文化传播，通过判断rand的取值，得到子代个体pp_o，pp_u的技能因子：

若子代个体pp_o，pp_u基因遗传自一个父代个体，那么个体pp_o，pp_u的技能因子与父代个体技能因子相同；

所述的垂直文化传播，是通过选型演绎产生的子代个体的基因或遗传自一个父代个体，也或遗传自两个父代个体，多因子进化算法生成的新子代个体在每个优化任务同时表现出色的几率低，只有在表现优异的任务上对应评估新子代个体才可以减少循环次数，加快收敛。

Images