基于混沌多目标遗传算法的微网系统容量优化

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1、第39卷第22期电力系统保护与控制V_01．39No．222011年11月16日PowerSystemProtectionandControlNOV．16．2011基于混沌多目标遗传算法的微网系统容量优化王瑞琪，李珂，张承慧(山东大学控制科学与工程学院，山东济南250061)摘要：微网系统容量的优化配置直接影响能源的梯级综合利用效率、供电可靠性和电能质量，是微网发展所要面对的一个重要课题。在分析分布式电源功率特性的基础上，考虑微网系统中分布式电源、能源资源、储能和负载之间的复杂匹配关系，构建了经济成本、供电可靠性和环境效益的量化目标函数。将混沌优化算法与多目标遗传算

2、法结合，提出了混沌多目标遗传算法对独立运行微网系统容量进行优化配置。算例分析验证了算法的有效性和实用性。优化后的微网系统保证了供电可靠性，节省了经济成本，降低了环境污染。关键词：微网；分布式电源；优化配置；多目标优化；遗传算法Optimizationallocationofmicrogridcapacitybasedonchaoticmulti-objectivegeneticalgorithmWANGRui—qi，LIKe，ZHANGCheng-hui(SchoolofControlScienceandEngineering，ShandongUniversity，

3、Jinan250061，China)Abstract：Microgridoptimizationallocationdirectlyinfluencesenergycomprehensiveutilizationeficiency,powersupplyreliabilityandelectricalenergyquality，whichisanimportanttopicthatmicrogriddevelopmentmustface．Basedonthepowercharacteristicanalysisofdistributedgeneration，cons

4、ideringcomplexmatchingrelationsamongdistributedgeneration，energyresources，storageenergyandload，theobjectivefunctionsofsystematiceconomiccost，powersupplyreliabilityandenvironmentbenefitareconstructed．Chaoticmulti—objectiveoptimizationgeneticalgorithm(CMGA)whichintegratesmutativechaotico

5、ptimizationwithmulti—objectivegeneticalgorithmisproposedtotheoptimizationallocationofmicrogridcapacity．ExampleanalysisdemonstratestheeficiencyandvalidityofCMGA．Optimizedmicrogridensurespowersupplyreliability,saveseconomiccostandreducesenvironmentalpollution．Keywords：microgrid；distribut

6、edgeneration；optimizationallocation；multi-objectiveoptimization；geneticalgorithm中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674—3415(2011)22-0016-07资源、储能和负载之间有复杂的匹配关系。独立运0引言行微网系统容量的优化配置就是根据这种复杂的匹微网(Microgrid)作为分布式电源(Distributed配关系决定系统各DG的容量，以求DG价值的最大Generation，DG)的有效载体，能够充分发挥DG实现。国内外学者分别从运行费用、可靠性安全性、为电力系统

7、和用户所带来的技术、经济、环境效益，节能环保角度对DG接入配电网的优化配置问题进进一步提高电力系统运行的灵活性、经济性和清洁行了研究【24J，但都是针对单一指标的优化问题。文性，更好地满足电力用户对电能质量、供电可靠性献[5]提出了有功网损、电压改善程度和环境改善程和安全性的要求，也可以通过冷热电联供满足能量度三个多目标优化指标，但因采用非线性规划方法的梯级利用和供电多样性的要求【lJ。微网可以并网求解，计算效率低且易陷入局部最优。上述研究基运行，当电网出现波动时，也可以脱网独立运行。本上只针对单元级DG接入配电网的优化配置，缺乏对于独立运行的微网系统，分布式电