王强杰, 沈 达, 邬 晶, 肖 礼, 王 舒

(1. 上海交通大学 电子信息与电气工程学院, 上海 200240;2. 上海电力设计院有限公司 新能源部, 上海 200025)

随着能源结构发生改变,由多种分布式能源组成的微电网系统成为研究热点。微电网系统凭借其调度性能好、反应速度快、可再生能源渗透率高和并网孤岛运行模式切换方便等优点得到广泛应用。

已有学者对微电网日经济运行问题展开大量研究。唐雷鸣[1]基于支持向量回归理论的微电网运行数学模型,对系统内部分布式能源出力展开优化调度,实现微电网整体运行成本最低的目标。尹胜利等[2]以日供电总成本最低为目标,采用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行求解,有效实现了微电网经济运行。孙川[3]提出冷热电联产和需求侧资源调度的微型综合能源系统构架,并建立微电网日调度的混合整数线性规划模型。高佳等[4]以微电网发电成本最低、环境效益最优为综合目标,针对PSO算法早熟问题,在PSO算法中加入Metropolis准则,可以较好实现微电网日经济运行。王怡云等[5]采用天牛须(Beetle Antennae Search, BAS)算法求解微电网经济调度问题,结果表明,BAS算法能够提供微电网经济运行方案。

上述文献分别采用某种智能算法对微电网经济运行调度问题展开分析研究,效果显著。但是,单一智能算法在寻优过程中,容易出现弊端。例如,PSO算法在寻优过程中,容易早熟,陷入局部最优解。BAS算法具有较好的全局搜索能力,搜索步长线性变化,天牛位置在搜索过程中被动改变,导致寻优精度不够,也难以寻得全局最优解。……