分布式能源的微电网优化调度方法及装置与流程

本申请涉及电力，具体涉及一种分布式能源的微电网优化调度方法及装置。

背景技术：

1、微电网是指由多种分布式能源资源和负荷组成的小型电力系统，通常包括太阳能光伏、风能、储能设备等。微电网的多目标优化调度是指在满足微电网运行安全和经济性的前提下，对多个优化目标进行协调调度，如降低成本、提高可靠性、减少排放等。基于“双碳”目标的提出后，以新能源为主的分布式电源容量逐步升高，新能源的就地消纳及高比例新能源导致电网存在“峡谷曲线”(新能源消纳完用户向电网购电急剧增加，导致电网交互峰谷差显著升高)的挑战，由于新能源出力的不稳定性对于储能存在一定难度，新能源就地消纳至关重要，目前的优化调度算法只考虑了新能源的消纳率及用户成本，但新能源消纳与电网峰谷差之间的平衡亟需解决。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种分布式能源的微电网优化调度方法及装置，可以提高微电网的新能源消纳率且降低峰谷差。

2、第一方面，本申请提供的分布式能源的微电网优化调度方法，包括：

3、构建分布式能源微电网系统；

4、构建分布式能源微电网系统的目标函数、罚函数以及多个约束条件，其中，所述罚函数根据新能源消纳率和电网互动峰谷差确定；

5、基于增强的蜣螂优化算法优化所述目标函数，得到所述分布式能源微电网系统的最优设备运行参数，所述最优设备运行参数满足多个所述约束条件；

6、基于所述分布式能源微电网系统的最优设备运行参数调度所述分布式能源微电网系统。

7、可选的，所述罚函数满足如下的公式，

8、f＝ymp+ylo

9、

10、其中，f为罚函数，ymp为新能源消纳率；ylo为电网互动峰谷差；分别为分布式能源微电网系统中光伏设备的预测出力值、风能设备的预测出力值；pipv、piwt分别为光伏设备的实际出力值、风能设备的实际出力值。

11、可选的，所述基于增强的蜣螂优化算法优化所述目标函数，得到所述分布式能源微电网系统的最优设备运行参数，包括：

12、输入所述目标函数，进行种群初始化；

13、更新各个种群的位置信息；

14、计算位置更新后的各参数状态，更新种群适应度，同时非支配排序并更新非支配解集；

15、当迭代次数达到最大迭代次数，输出当前最优非支配解集，得到所述分布式能源微电网系统的所述最优设备运行参数。

16、可选的，所述输入所述目标函数，进行种群初始化，包括：

17、首先随机生成4个种群的位置，4个种群分别为成年蜣螂、育雏球、小蜣螂和小偷蜣螂；

18、计算当前位置下的适应度，保存当前解并利用非支配排序，其中，不被任何解支配的解被分配为序一，只有一个解占优势的解被赋予为序二，只有两个解占优势的解被赋予为序三。

19、可选的，所述更新各个种群的位置信息，包括：

20、成年蜣螂根据如下公式更新位置信息，

21、xi(t+1)＝xi(t)+α·k·xi(t-1)+b·δx

22、δx＝|xi(t)-xw|

23、其中，xi(t)表示第t次迭代时第i只成年蜣螂的位置信息；α表示是否偏离方向，根据概率分配为-1和1；k表示偏转系数；b表示常数；xw表示全局最差位置；δx模拟光强；

24、所述育雏球根据如下公式更新位置信息，

25、l*＝max(x*·(1-r),l)

26、u*＝min(x*·(1+r),u)

27、bi(t+1)＝x*+b1·(bi(t)-l*)+b2·(bi(t)-u*)

28、其中，x*表示当前局部最优；l*、u*表示该区域的下、上限；其中r＝1-t/tmax，tmax为最大迭代次数；b表示育雏球的位置信息，b1和b2表示两个独立随机向量；

29、所述小蜣螂根据如下公式更新位置信息，

30、xi(t+1)＝xi(t)+c1·(xi(t)-lb)+c2·(xi(t)-ub)

31、其中，lb和ub表示小蜣螂最佳觅食区域的下限和上限；xi(t)表示小蜣螂位置信息，c1为遵循正态分布的随机数；c2为随机向量。

32、可选的，所述更新各个种群的位置信息，包括：

33、当遇到不可跨过的障碍物前进时，成年蜣螂通过如下公式来调整方向，

34、xi(t+1)＝xi(t)+tan(θ)·|xi(t)-xi(t-1)|

35、其中，xi(t)表示第t次迭代时第i只成年蜣螂的位置信息；θ表示偏转角。

36、第二方面，本申请提供的分布式能源的微电网优化调度装置，包括：

37、第一构建模块，用于构建分布式能源微电网系统；

38、第二构建模块，用于构建分布式能源微电网系统的目标函数、罚函数以及多个约束条件，其中，所述罚函数根据新能源消纳率和电网互动峰谷差确定；

39、优化模块，用于基于增强的蜣螂优化算法优化所述目标函数，得到所述分布式能源微电网系统的最优设备运行参数，所述最优设备运行参数满足多个所述约束条件；

40、调度模块，用于基于所述分布式能源微电网系统的最优设备运行参数调度所述分布式能源微电网系统。

41、第三方面，本申请提供的电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器用于运行存储器内的计算机程序，实现本申请所提供的分布式能源的微电网优化调度方法中的步骤。

42、第四方面，本申请提供的计算机可读存储介质，存储有多条指令，该指令适于处理器进行加载，实现本申请所提供的分布式能源的微电网优化调度方法中的步骤。

43、第五方面，本申请提供的计算机程序产品，包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现本申请所提供的分布式能源的微电网优化调度方法中的步骤。

44、本申请中，相较于相关技术，分布式能源的微电网优化调度方法包括：构建分布式能源微电网系统；构建分布式能源微电网系统的目标函数、罚函数以及多个约束条件，其中，罚函数根据新能源消纳率和电网互动峰谷差确定；基于增强的蜣螂优化算法优化目标函数，得到分布式能源微电网系统的最优设备运行参数，最优设备运行参数满足多个约束条件；基于分布式能源微电网系统的最优设备运行参数调度分布式能源微电网系统。本申请实现在保证新能源消纳的基础上，高效利用目标场景下的分布式能源微电网系统，降低由于新能源消纳完后电网购电急剧增加从而威胁电网稳定性的风险，从而提高微电网的稳定性。

技术特征：

1.一种分布式能源的微电网优化调度方法，其特征在于，所述分布式能源的微电网优化调度方法包括：

2.根据权利要求1所述的分布式能源的微电网优化调度方法，其特征在于，所述罚函数满足如下的公式，

3.根据权利要求1所述的分布式能源的微电网优化调度方法，其特征在于，所述基于增强的蜣螂优化算法优化所述目标函数，得到所述分布式能源微电网系统的最优设备运行参数，包括：

4.根据权利要求3所述的分布式能源的微电网优化调度方法，其特征在于，所述输入所述目标函数，进行种群初始化，包括：

5.根据权利要求4所述的分布式能源的微电网优化调度方法，其特征在于，所述更新各个种群的位置信息，包括：

6.根据权利要求5所述的分布式能源的微电网优化调度方法，其特征在于，所述更新各个种群的位置信息，包括：

7.一种分布式能源的微电网优化调度装置，其特征在于，所述分布式能源的微电网优化调度装置包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行权利要求1至6任一项所述的分布式能源的微电网优化调度方法中的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至6任一项所述的分布式能源的微电网优化调度方法中的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，该计算机程序或指令被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的分布式能源的微电网优化调度方法中的步骤。

技术总结
本申请公开了一种分布式能源的微电网优化调度方法及装置，其中，分布式能源的微电网优化调度方法包括：构建分布式能源微电网系统；构建分布式能源微电网系统的目标函数、罚函数以及多个约束条件，其中，罚函数根据新能源消纳率和电网互动峰谷差确定；基于增强的蜣螂优化算法优化目标函数，得到分布式能源微电网系统的最优设备运行参数，最优设备运行参数满足多个约束条件；基于分布式能源微电网系统的最优设备运行参数调度分布式能源微电网系统。本申请实现在保证新能源消纳的基础上，高效利用目标场景下的分布式能源微电网系统，降低由于新能源消纳完后电网购电急剧增加从而威胁电网稳定性的风险，从而提高微电网的稳定性。

技术研发人员：杨浩,马彦宏,刘少博,任敬斌,李志新,陈丽,张金秀,熊义鹏,朱晓琴,张和慧
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司信息通信公司
技术研发日：
技术公布日：2025/3/18