申请/专利权人：上海电力大学

申请日：2020-02-29

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111340299B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/006;H02J3/46;H02J3/38

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.07.21#实质审查的生效;2020.06.26#公开

摘要：本发明公开了一种微电网多目标优化调度方法，包括确定微电网结构和不确定性建模；根据不同负荷特性建立负荷模型和违约模型；考虑微电网成本最优和用户满意度最大化并进行多目标建模；采用改进的NSGA‑II算法进行求解。本发明的有益效果：一是通过对NSGA‑II算法的交叉算子系数生成进行改进，有效地降低算法的复杂度，进一步提高收敛速度和精度；二是综合考虑微电网综合运行成本和用户满意度的调度方式，较单独考虑微电网经济性时，用户满意大幅度提高，满足实际的用电需求。

主权项：1.一种微电网多目标优化调度方法，其特征在于：包括，确定微电网结构和不确定性建模；根据不同负荷特性建立负荷模型和违约模型；所述建立负荷模型和违约模型包括，用户违约概率模型：采用截断正态分布来模拟违约电量的随机分布，最终估计交易违约的电量；已知两个实数和定义自则称服从截断正态分布，记为其概率密度函数如下： 式中，Φ是标准正态分布的累计分布函数，是标准正态分布的概率密度函数；违约电量分布在非负区间[0，M]，当截断下限为0，此时是完全响应，所有接收调度的用户均按照指令削减用电量；M表示在特定时间段内，参与调度的用户可响应的总电量，即截断上限，此时是完全不响应，所有接收调度的用户均未按照指令削减用电量；若是分布在中间区域则是不完全响应，则用户违约电量如下所示： 式中，各参数设定为μ＝0,σ＝αM，α表示不同用户之间用电资源特性的差异；考虑微电网成本最优和用户满意度最大化并进行多目标建模；采用改进的NSGA-II算法进行模型求解，对可控负荷进行调整得到优化后的功率交换情况、可控电源与分布式电源的出力以及蓄电池充放电情况；所述NSGA-II算法采用改进交叉算子系数生成，包括，为了使算子能够自动调整变异概率，引入自适应变异算子；改进第一代子群体的产生方法，适当增加初始种群的规模，提高了第一代子群体的质量；定义交叉算子系数，与每个个体在群体中所具有的级别相适应；所述自适应变异算子定义如下： 式中，δmax为种群中最大适应度值，δ为个体适应度值，为种群的平均适应度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海电力大学 一种微电网多目标优化调度方法

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