基于改进量子粒子群算法的微网多目标优化调度.pdf

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1、第30卷第2期电力科学与技术学报Vo1．30NO．22015年6月JoURNALOFEIECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYJun．2O15基于改进量子粒子群算法的微网多目标优化调度陈深，肖俊阳。，黄玉程。，黄定威(1．广东电网有限责任公司江门供电局，广东江门529000；2．深圳供电局有限公司，广东深圳5180203．广东电网有限责任公司清远供电局，广东清远511500)捅要：根据微网与主网之间不同的交互方式制定2种不同的优化策略，建立以微网经济成本和环境效益为目标的优化调度

2、模型，采用蜂群搜索策略的改进量子粒子群(BQPSO)算法进行求解。该算法具有较强的全局搜索能力，能够提高计算精度，避免陷入局部最优解，有效改善多目标优化调度的Pareto前沿分布特性。最后，以典型的微型燃气轮机、柴油发电机和燃料电池组成的微网系统为例，验证了所建模型和所提方法的有效性。关键词：微网；优化调度；改进量子粒子群算法；ParetO前沿分布特性中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1673—9140(2015)02—0041—07Multi-。objectiveoptimaldispat

3、chingofmicro--gridwithimprovedquantum‘behavedparticleswarmalgorithmCHENShen，XIAOJun—yang，HUANGYu—cheng。，HUANGDing—wei(1．JiangmenPowerSupplyBureauofGuangdongPowerGridCo．Ltd．，Jiangmen529000，China；2．ShenzhenPowerSupplyCo．Ltd．，Shenzhen518020，China；3．Qingyuan

4、PowerSupplyBureauofGuangdongPowerGridCo．Ltd．，Qingyuan511500。China)Abstract：Twodifferentoptimizationstrategieswereformulatedaccordingtodifferentinteractionwaysbetweenmicro—gridandmaingrid，andtheoptimizationdispatchmodelwiththegoalofeconomiccostandenvironm

5、entalbenefitsformicro—gridwasestablishedinthispaper．Anim—provedquantum-behavedparticleswarmalgorithm(BQPSO)basedonthebeecolonysearchstrategywasusedtosolvedthemode1．Thisalgorithmhasstrongglobalsearchingability．Itcanimprovethecalculationaccuracy，andavoidfa

6、llingintothelocaloptimalsolutionandeffectivelyimprovetheParetofrontdistributioncharacteristicsofthemulti—objectiveoptimizationdispatch．Finally，themodeleffectivenessandtheproposedmethodwereverifiedwiththemicronetworksystemconsistingofthetypicalmicrogastur

7、bine，thedieselgeneratorandthefuelcellasanexample．Keywords：micro—grid；optimaldispatching；improvedquantum—behavedparticleswarmoptimiza—tion(BQPSO)；Paretofrontdistributioncharacteristics收稿日期：2014—12—13通讯作者：陈深(1988一)，男，工学硕士，主要从事电力系统优化调度与运行方式的研究；Email：chenshe

8、n2011@163．corn42电力科学与技术学报2015年6月随着微网技术的不断发展，如何充分利用微网优化，不仅可以从主网吸收功率，还允许在峰时段向与主网之间的能量互换，实现微网经济、技术和环境主网输出功率。效益最大化成为该领域重要的研究课题_1]。由于1．2多目标优化调度模型微网内的能源结构、分布式电源类型和控制方式多1．2．1目标函数样性，微网的能量交互和优化运行方式具有较高的1)经济成本。以微网运行费用最小为目标：复杂性。同时，考虑