基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化.pdf
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1、投稿网址:2023 年 第23 卷 第29 期2023,23(29):12577-08科 学 技 术 与 工 程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T引用格式:王骏玮,岳云涛,李炳华.基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化J.科学技术与工程,2023,23(29):12577-12584.Wang Junwei,Yue Yuntao,Li Binghua.Optimization of microgrid based on Archimedes chaotic elite whale algorithmJ.Scie
2、nce Technologyand Engineering,2023,23(29):12577-12584.基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化王骏玮1,岳云涛1,李炳华2(1.北京建筑大学电气与信息工程学院,北京 100044;2.悉地(北京)国际建筑设计顾问有限公司,北京 100013)摘 要 针对微电网可再生能源不稳定性对电网造成的冲击,合理优化配置分布式能源以实现更为经济和环保的目标。提出了改进的鲸鱼算法,通过 tent 映射提高了初始种群的均匀程度,建立改进的精英反向学习方法提高算法跳出局部最优解的能力,通过自适应参数优化调节鲸鱼算法搜索策略的选取,并且选取阿基米德螺线替换原有的
3、螺旋收缩方式,加强局部搜索能力,采用多种基准函数验证了算法性能上的提高,并以污染治理费用和运行费用作为目标函数,针对多种电源类型的微电网进行优化,通过仿真试验对比其他算法验证改进鲸鱼算法的有效性和实用性。关键词 微电网;鲸鱼优化算法;混沌映射;改进精英反向学习;分布式电源;阿基米德螺线中图法分类号 TM732;文献标志码 A收稿日期:2023-02-17;修订日期:2023-07-20基金项目:北京市自然科学基金(4204093)第一作者:王骏玮(1997),男,汉族,山东烟台人,硕士研究生。研究方向:微电网优化调度。E-mail:1015256516 。通信作者:岳云涛(1972),男,汉族
4、,黑龙江双鸭山人,博士后,副教授。研究方向:电力电子与电力传动、建筑环境电磁兼容、控制理论与控制工程。E-mail:yueyuntao 。Optimization of Microgrid Based on Archimedes Chaotic Elite Whale AlgorithmWANG Jun-wei1,YUE Yun-tao1,LI Bing-hua2(1.School of Electrical and Information Engineering,Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing
5、100044,China;2.CCDI Group(Beijing),Beijing 100013,China)Abstract Aimed at the impact of the instability of renewable energy on the power grid,the distributed energy was rationally opti-mized to achieve the goal of more economy and environmentally friendly.An improved whale algorithm was proposed,whi
6、ch improvesthe evenness of the initial population through tent mapping,an improved elite reverse learning method was established to improve theability of the algorithm to jump out of the local optimal solution,the selection of the search strategy of the whale algorithm was adjustedthrough adaptive p
7、arameter optimization,and Archimedes spiral was selected to replace the original spiral contraction mode to en-hance the local search ability.A variety of benchmark functions were used to verify the improvement of the algorithm performance,and the pollution control cost and operating cost were used
8、as objective functions to optimize microgrids of various power types.Theeffectiveness and practicality of the improved whale algorithm were verified through simulation experiments and comparison with otheralgorithms.Keywords microgrid;whale optimization algorithm;chaotic map;improved elite reverse l
9、earning;distributed power;Archimedesspiral 随着清洁能源的不断发展,越来越环保经济的发电方式不断引入传统电力系统如光伏发电、风力发电等技术,为未来的能源问题提供新的解决思路。越来越多的企业工厂也拥有自己的微网系统以保障当供电系统出现问题时工厂仍可以全时段生产,并且合理利用清洁能源降低生产成本。文献1通过天鹰座优化算法改进算数优化算法提高算法性能,以埃及的微电网系统进行仿真。文献2通过分析印度境内多领域内的微网模型,通过仿真实验推断一种具有普遍使用价值的光伏设计模型,以实现环境和经济双重最优目标。文献3以可移动阻尼波算法作为框架,探究不同类型分布式电源所
10、组成的微电网的设计问题。文献4提出了一种新型综合能源微网系统以经济和环保为目标,通过仿真结果验证其实用性和有效性。文献5选取植物传播算法,针对微电网中柴油发电机的大小和位置进行优化。文献6利用微分演化算法和其他算法,对埃及农村计划建造的微电网进行了可行性与经济性分析。文献7提出了一种动态控制的鲸鱼算法,优化各分布式电源的输出。文献8针对多投稿网址:12578科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(29)能源的冷热电联供型微网的能量优化问题,使用长短期记忆网络预测负荷和可再生能源出力,提前进行规划,并采用改进鲸鱼算法优化其分布
11、式电源输出,应用于楼宇系统中证明其有效性。文献9针对负荷需求和智能家居问题建立了三目标优化框架的微电网能源管理模型。文献10在经济性分析和可靠性约束上构建微网优化配置框架,以医院为对象进行优化配置,证明其方法具有适用性和有效性。文献11选用非支配排序的多目标差分进化算法对综合能源系统的多维可靠区间进行优化,研究供需响应对系统可靠性的影响,实际应用价值较高。上述研究中,其研究重点大多在于微网建模方向,对于优化算法的理论研究较浅。鲸鱼优化算法具有结构简练、收敛速度快、精准度较高等特点,广泛应用于众多领域。但其存在容易陷入局部最优解,收敛速度过快导致无法广泛搜索解空间等问题。针对算法进行深入分析,现
12、采用阿基米德螺线替换对数螺旋曲线,增加其局部搜索能力,通过 tent映射提高初始种群随机性,加强其对解空间的覆盖,引入改进精英反向学习,提升算法跳出局部最优解的能力,并引入自适应参数调节其优化策略选择倾向,对算法进行全面改进。采用鲸鱼算法的 7个基准函数对算法进行性能测试,然后建立微电网模型以经济性和环境治理费用最低为目标进行微网优化,经过仿真实验对比其他算法证明其有效性和实用性。1 改进的鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法通过观察座头鲸多种捕食行为模式总结出数学模型,鲸鱼优化算法共有 3 种搜索解的方式,通过不同参数选择不同的策略进行寻优。1.1 算法改进策略1.1.1 阿基米德螺旋曲线鲸鱼算法发泡网
13、攻击模式选取的数学模型是对数螺旋曲线。通过图 1 所示可得对数螺旋曲线的螺距是不断变窄的,当面对具有众多局部最优解的问题时,这种搜索路径可能会错失有效信息的搜索导致较低的遍历性12。阿基米德螺线具有更均匀和更密集的搜索路径,如图 2 所示,可以充分地搜索附近的空间。其运动轨迹为一点以固定的角速度围绕这个点移动而产生的轨迹,其螺距为不变的常数,参数 b 参与对螺线螺距的控制13。x=(a+bl)cos(2l)y=(a+bl)sin(2l)(1)图 1 鲸鱼算法对数螺旋搜索路径Fig.1 Whale algorithm logarithmic spiral search path图 2 二维等距阿
14、基米德螺旋曲线图Fig.2 2D equidistant Archimedean spiral curveX(t+1)=(Dbl)4lsin(2l)+X(t)(2)式中:a、b、l 为螺旋母线参数;D 为种群移动距离;X(t)为t 最优解;X(t)为 t 的代解。1.1.2 改进精英反向学习众多算法存在的另一个通病是容易陷入局部最优解。通过引入精英反向学习,当算法收到局部最优解的吸引时,增加了当前代的种群丰富性,传统的精英反向学习同样存在局限性,反向解的获得只与该种群的上下界有关系,当算法迭代至后期时,一味地选择远离背离局部最优解的反向可能会增加算法的优化负担。改进后的精英反向学习将传统反向学
15、习中的上下界替换为当前算法迭代的种群中的最优与最差,保留了算法迭代过程中的经验,并且通过 Ksd扰动因子增强反向学习的比重,更具有针对性。Ksd=ln1.2+(1.5T)/Tmax(3)XT.BEST=Ksd(XT.BEST+XT.WORST)-XT.BEST(4)式中:Ksd为扰动参数;Tmax为最大迭代数字;T 为当且迭代数;XT.BEST为T 代最优解;XT.WORTS为T 代最差解。投稿网址:2023,23(29)王骏玮,等:基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化125791.1.3 Tent 映射另一个影响算法性能的因素就是初始种群的质量。初始种群更随机,更均匀地分布在搜索空间中就
16、可以更快找寻到全局最优解。tent 映射是混沌映射的一种,相对于其他的混沌映射,tent 映射的分布函数更为均匀,其产生的混沌序列更具有全局遍历性。Zk+1=Zk/,Zk(0,(1-Zk)/(1-),Zk(,1(5)式(5)中:k 为当前的种群数;Zk为第 k 个种群,其初始 值 为 0.4;为 混 沌 参 数,初 始 值 选 取 为0.152,具有较好的随机性并且可以避免产生发散序列。1.1.4 自适应参数参数 a 作为控制算法下一步搜索策略的两个重要参数之一,通过调整 a 的取值倾向在算法中后期改变随机搜索的概率可以增强算法跳脱局部最优解的能力,由于鲸鱼算法较优秀的收敛速度和能力,适当减少
17、螺旋收缩的方式不会对算法的收敛能力造成太大影响。改进后 a 的绝对值在大于 1 的部分相较于原始算法更多,加强搜索猎物倾向。a=(amax-amin)cos2tTmax()(6)式(6)中:amax、amin分别为参数 a 的最大值和最小值。2 微网成本模型和目标函数2.1 微型燃气轮机发电成本模型微型燃气轮机在高购电成本的情况下对降低运行成本有很大的影响14-15。微型燃气轮机的运行成本分为两部分。其中一个部分为污染成本,成本的另一部分是 MT 运营成本。污染气体排放指数和治理成本如表 1 所示16-17。MT=0.075 3PMTPMT_MAX()3-0.309 5PMTPMT_MAX()
18、2+0.417PMTPMT_MAX()+0.106 8(7)CMT_ON=Tt=1KMT_ONPMT(t)(8)CMT_FUEL=CtLHVTt=1PMT(t)MT(9)CMT_POL=My=1DyHyPMT(t)t(10)CMT=CMT_FUEL+CMT_OM+CMT_POL(11)式中:MT为 MT 的效率;PMT为微型燃气轮机功率;PMT_MAX为微型燃气轮机最大功率;CMT_ON为燃气轮机运行费用;KMT_ON为燃气轮机运行成本系数;CMT_FUEL为燃气轮机燃料费用;CMT_POL为燃气轮机污染治理费用;Dy、Hy为主要污染物治理成本系数;C 为天然气价格,取值 2.5 元/m3;L
19、HV 为低热值,选择9.7 kW h/m3;KMT_ON为维护成本,0.012 kW/元;CMT为微型燃气轮机的总成本。表 1 MT 和 DT 污染气体排放指数和治理费用Table 1 MT and DT pollution gas emission index andtreatment cost污染气体种类污染物排放系数/g (kW h)-1治理费用/(元 kg-1)MTDTCO27246890.21CO0.0470.0310.29SO20.003 60.001 814.8422.2 柴油发电机发电成本模型仿真中柴油发电机的成本模型也分为运营成本和污染治理成本。CDT_FUEL(t)=c1P
20、2DE(t)+c2PDE(t)+c3(12)CDT_ON=Tt=1KDT_ONPDT(t)(13)CDT_POL=My=1DyHyPDT(t)t(14)CDT=CDT_FUEL+CDT_OM+CDT_POL(15)式中:c1、c2、c3为柴油发电机的燃烧成本指数,c1=6,c2=0.12,c3=0.000 85;KDT_ON为柴油发电机的维护成本系数,其值为 0.007 kW/元;CDT_ON为柴油发电机的维护成本;CDT_POL为柴油发电机的污染治理成本;CDT为柴油发电机的总成本。柴油发电机污染排放指数及治理费用如表 1 所示16-17。2.3 能源存储装置仿真试验中选择的储能装置为蓄电池
21、组,操作成本为CBT_ON=Tt=1KBT_ONPBT(t)(16)式(16)中:KBT_ON为管理电池组费用的指标,选择0.005 kW/元;PBT(t)为 t 时刻蓄电池组输出功率;CBT_ON为蓄电池组运营成本。2.4 光伏及风能发电成本光伏及风电具有污染少、发电成本低等特点,仿真实验选取二者运营成本作为发电成本,其运营成本系数 KPV、KWT分别为 0.009 6 元/(kWh)和0.45 元/(kW h)。CPV=Tt=1KPVPPV(t)(17)投稿网址:12580科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(29)C
22、WT=Tt=1KWTPWT(t)(18)式中:KPV、KWT分别为光伏、风机发电的运营成本系数;PPV(t)、PWT(t)分别为 t 时刻光伏、风机的输出值;CPV、CWT分别为光伏、风机发电成本。2.5 目标函数及约束条件为使运行成本和污染控制成本最小,将以上各模型的污染治理成本和运营成本求和即为目标函数。PLOAD=PPV+PWT+PDT+PMT+PBT+PGRID(19)式(19)中:PGRID为微网与电网交互功率;PLOAD为负荷。通过引入分时电价机制,及时选择合适的能源处理方式降低运营成本和购电成本。CGRID=Tt=1PGRID(t)GGRID(t)t(20)F(t)=min(CP
23、V+CWT+CMT+CDT+CBT+CGRID)(21)式中:CGRID为向电力系统购买或出售电力的总价格;GGRID为分时电价。根据每个设备的状态,每个设备的输出都有一个极限值,如表 2 所示,并为此设置约束条件。PN,min PN(t)PN,max(22)式(22)中:N 为电源类型。在保证储能单元及时消耗的前提下,还应保证储能元件的使用寿命,使电池不会完全充放电。每一次储能单元输出能源供给微网使用时,其剩余电量还需计算进下次的运算过程中,合理的积累和输出储能单元的能源也是提高能源利用率和降低运营成本的重要方法之一。CSOC_min CSOC CSOC_max(23)CSOC(t+1)=C
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