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考虑风电消纳的综合能源系统多目标优化调度

考虑风电消纳的综合能源系统多目标优化调度

作者：陈克文青岛大学

学位级别：硕士

随着现代社会的高速发展,能源消耗急剧增加,能源危机、环境污染等现象愈演愈烈。未来的能源系统必然是结合天然气、光伏、风电等各种能源形式的新型综合能源系统,与传统能源分供的形式不同,综合能源系统不仅能源利用效率更高,而且利于... 详细信息

随着现代社会的高速发展,能源消耗急剧增加,能源危机、环境污染等现象愈演愈烈。未来的能源系统必然是结合天然气、光伏、风电等各种能源形式的新型综合能源系统,与传统能源分供的形式不同,综合能源系统不仅能源利用效率更高,而且利于可再生能源的消纳,因此综合能源系统的优化调度问题成为目前重点关注的课题。本文阐述了综合能源系统的研究背景及意义,并针对综合能源系统如何消纳风电这一问题进行建模并分析。具体研究工作如下:首先,介绍并分析了综合能源系统模型,根据系统内涉及到的各类设备的运行机理和特性得到综合能源系统可用的数学模型,为后续建模分析系统在各方面的调度情况奠定了基础。其次,建立了考虑风电消纳的综合能源系统低碳经济调度模型,以系统运行成本、环境治理所需费用及弃风惩罚费用总和最低为目标函数,并综合考虑功率平衡及设备出力上下限约束。通过与模拟退火粒子群算法在收敛效果上的对比,验证了混沌模拟退火粒子群算法在搜寻全局最优解上的优越性,因此采用混沌模拟退火粒子群算法对此模型进行求解。仿真结果表明,所提模型能够提升风电消纳能力,减少系统环境治理费用,降低系统总成本。最后,建立了计及多目标的综合能源系统优化调度模型,以系统运行成本、温室气体排放量及系统的净负荷方差最小为目标函数,并综合考虑各设备出力限制、蓄电池的储能约束以及系统冷热电平衡等约束条件,将帕累托最优理论与混沌模拟退火粒子群算法进行融合,构造多目标混沌模拟退火粒子群算法并对该模型进行求解。通过设置多种情景,对综合能源系统模型进行分析,对比各情景调度情况。仿真结果表明,针对多个目标函数的求解问题,多目标混沌模拟退火粒子群算法更能寻找到令人满意的折衷解,并且本文所提出的综合能源系统模型能够降低系统经济成本,减少温室气体排放,平缓负荷波动曲线,提升系统稳定性、可靠性。

关键词：综合能源系统风电消纳优化调度 pareto理论多目标算法

基于群智能优化算法的冷热电联供型微网优化调度研究

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基于群智能优化算法的冷热电联供型微网优化调度研究

作者：乔萌萌山东理工大学

学位级别：硕士

当今社会,能源供应紧张、环境污染、气候变化是制约世界经济社会可持续发展的重要因素,所以节能环保是我国发展的重中之重。冷热电联供型微网能够实现能量的梯级利用,显著提高能源利用率,具有调整能源结构、缓解电力供应紧张以及减少污... 详细信息

当今社会,能源供应紧张、环境污染、气候变化是制约世界经济社会可持续发展的重要因素,所以节能环保是我国发展的重中之重。冷热电联供型微网能够实现能量的梯级利用,显著提高能源利用率,具有调整能源结构、缓解电力供应紧张以及减少污染物排放的特点。传统的冷热电联供型微网运行时以天然气作为主要燃料,然而我国天然气资源紧缺,亟需寻找储备丰富的清洁可再生能源作为替代品。生物质能是唯一可以直接规模化生产气体、液体等清洁能源的可再生资源,具有资源分布广,环境污染小,原料供应充足的特点,并且农村地区生物质资源储备丰富,但却始终未实现合理高效利用,为此本文设计了一种考虑生物质热解气化的冷热电联供型微网系统,其中生物质气化装置在充分利用生物质资源的同时,还能起到消纳风能的作用。因此,开展考虑生物质气化的冷热电联供型微网优化调度的建模及研究,具有重要的理论和实际意义。本文综合考虑了冷热电联供型微网对经济和环保问题的影响和意义,建立了冷热电联供型微网经济环保优化调度模型,并以各微电源的运行成本与环境污染成本最小为优化目标,采用麻雀优化算法进行优化求解。针对传统麻雀算法存在种群分布不均匀、全局搜索能力较差、易陷入局部最优等问题,本文对此进行改进,形成了随机游走麻雀算法,用于调度模型的优化求解。首先,利用Sinusoidal混沌映射产生空间内均匀分布的初代麻雀种群;其次,为了加强领域个体间信息交流,提高全局搜索能力,本文在发现者的寻优过程中加入共享因子。最后,为了提高算法在最优位置的局部搜索能力,采用随机游走策略形成加入的新个体。以并网运行的冷热电联供型微网为算例进行分析得出,与粒子群算法、原始麻雀算法以及混沌麻雀算法的优化结果相比,采用改进后的麻雀算法在夏、冬典型日下得到的综合成本最优,验证了随机游走麻雀算法求解冷热电联供型微网经济环保优化调度问题的合理性和有效性。考虑到净负荷方差对微网稳定运行的影响,建立了以运行成本、环境成本以及净负荷方差作为多目标函数的冷热电联供型微网优化调度模型,本文基于pareto理论以及小生境技术的多目标麻雀算法进行优化求解。首先,应用Gauss混沌初始化种群位置,计算初始化适应度值,然后对初始适应度值进行非支配排序,并建立外部档案;其次,采用小生境技术对种群进行划分,利用自适应式螺旋搜索策略对发现者位置进行更新。最后,利用重心反向变异策略,更新最优麻雀,将所得到的非劣解集加入外部档案,对外部档案进行快速非支配排序,保留非支配解。以并网运行的冷热电联供型微网为算例,采用多目标麻雀算法进行仿真分析,并与多目标粒子群算法和多目标蜂群算法所得的仿真结果进行比较分析。仿真结果验证了所提模型的有效性,表明了采用本文改进的多目标麻雀算法求解多目标冷热电联供型微网优化调度模型的优越性。

关键词：冷热电联供型微网生物质气化装置麻雀优化算法随机游走策略 pareto理论

基于MOHSA的智慧社区能量管理系统优化调度研究

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电工电能新技术 2019年第3期38卷 28-37页

作者：仲海涛撖奥洋张智晟青岛大学电气工程学院山东青岛266071 国网山东省电力公司青岛供电公司山东青岛266002

家庭负荷是电网负荷的重要组成部分。在智能电网环境下,家庭负荷的灵活调度能够有效缓解电力供应紧张问题,有利于需求响应在用户侧的实施。本文提出了一种基于多目标和声搜索算法的社区能量管理系统优化调度方法,以减少用户的用电成本... 详细信息

家庭负荷是电网负荷的重要组成部分。在智能电网环境下,家庭负荷的灵活调度能够有效缓解电力供应紧张问题,有利于需求响应在用户侧的实施。本文提出了一种基于多目标和声搜索算法的社区能量管理系统优化调度方法,以减少用户的用电成本和平抑配电网侧负荷波动为目标,建立了计及分布式电源、储能系统和可调度负荷的智慧社区能量管理系统模型。根据pareto理论,通过改进的多目标和声搜索算法求解,并与其他算法进行对比。仿真结果表明,所建模型和调度方案能够有效减少用户用电成本和平抑配电网侧负荷波动,改进的算法具有更强的寻优性能。

关键词：社区能量管理系统优化调度 pareto理论多目标和声搜索算法电力系统

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计及多目标的社区综合能源系统优化调度

计及多目标的社区综合能源系统优化调度

作者：葛续涛青岛大学

学位级别：硕士

面对化石能源枯竭和环境污染等问题,构建清洁高效的能源供应体系愈发得到世界各国的认可。综合能源系统可融合多种能源输入并实现能源间的耦合转换,在消纳可再生能源发电、提高能源利用效率、满足能源供给多样性等方面具有显著的优势。... 详细信息

面对化石能源枯竭和环境污染等问题,构建清洁高效的能源供应体系愈发得到世界各国的认可。综合能源系统可融合多种能源输入并实现能源间的耦合转换,在消纳可再生能源发电、提高能源利用效率、满足能源供给多样性等方面具有显著的优势。近年来,我国城镇化进程的加速使得城市建筑总量攀升,居民社区能源消耗量逐年增加,居民对于舒适度有了更高的要求。为应对社区能源供给的变化,社区综合能源系统快速发展。而在需求响应技术实施的背景下,保证居民舒适度,降低社区综合能源系统运行成本,并与电网实现良好互动成为社区综合能源系统调度需解决的问题。本文在计及需求响应的基础上,构建了社区综合能源系统的优化调度模型,并采用智能算法求解所建模型得出相应调度方案,具体如下:简述了社区综合能源系统的框架,建立了社区综合能源系统中各能量转换设备和储能设备的数学模型,明确了各设备间的耦合关系。介绍了需求响应技术,并对社区综合能源系统中的负荷进行分类。以社区综合能源系统运行成本最低为目标函数构建了计及需求响应的社区综合能源系统优化调度模型,并采用改进粒子群算法求解模型。通过设置4种情景,对比分析了不同制冷设备运行及是否参与需求响应对社区的影响,仿真结果表明,所提模型能有效降低社区综合能源系统的运行成本,改进粒子群算法相比传统粒子群算法具有更强的寻优性能。在不影响居民用能体验的前提下,一方面考虑社区综合能源系统的运行成本,另一方面考虑整个社区负荷平滑接入电网,平抑负荷波动。建立了考虑运行成本和负荷波动的多目标社区综合能源系统优化调度模型,介绍了多元宇宙算法,并采用其改进形式,提出了一种基于pareto理论的多目标多元宇宙算法求解所建模型。通过设置4种情景,对比分析单目标优化和多目标优化下社区综合能源系统的运行情况。仿真结果表明,求解得出的多目标调度方案能有效降低社区综合能源系统运行成本,平抑负荷波动,提高电网运行可靠性,同时多目标多元宇宙算法的性能优于多目标粒子群算法。本文为社区综合能源系统的调度提供了理论支持。

关键词：综合能源系统需求响应 pareto理论多元宇宙算法

基于蜂群算法的冷热电联供型微网优化调度研究

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基于蜂群算法的冷热电联供型微网优化调度研究

作者：王文静青岛大学

学位级别：硕士

随着人类经济社会的迅猛发展,能源和环境问题越来越得到世界各国的关注。传统的集中供能方式已不能满足可持续发展的需求,冷热电联供型微网因其灵活高效的发电方式,在节能减排、提高能源利用率等方面具有显著的优势。冷热电联供型微网... 详细信息

随着人类经济社会的迅猛发展,能源和环境问题越来越得到世界各国的关注。传统的集中供能方式已不能满足可持续发展的需求,冷热电联供型微网因其灵活高效的发电方式,在节能减排、提高能源利用率等方面具有显著的优势。冷热电联供型微网的优化配置和运行调度研究也有广泛的发展前景。综合考虑了冷热电联供型微网对能源和环境问题的影响和意义,构建了含可再生能源的冷热电联供型微网优化调度模型,并做了相关研究。本文首先介绍了冷热电联供型微网的研究背景和意义,对目前国内外关于冷热电联供型微网的研究现状做了概述,介绍了冷热电联供型微网的运行模式。详细描述了冷热电联供型微网中的各分布式电源的运行特性和数学模型。构建了包含燃料电池、微型燃气轮机、吸收式制冷机、余热锅炉和储能装置的冷热电联供型微网优化调度模型,在满足用户冷热电负荷需求和各微源出力约束的情况下,综合考虑了系统的燃料费用、运行维护费用和购售电成本,并采用蜂群优化算法对该模型进行求解,充分利用了其较强的全局搜索能力,并与粒子群优化算法优化求解所得的结果进行了对比分析,验证了蜂群算法的优越性和模型的合理性。最后考虑到污染物的排放对生态环境的影响,建立了以经济成本和环境成本作为多目标函数的冷热电联供型微网优化调度模型,提出基于pareto理论的多目标蜂群算法作为模型的求解算法。以实际冷热电联供型微网为算例,采用基于pareto理论的多目标蜂群算法进行了仿真求解,并与基于pareto理论的多目标粒子算法和传统的多目标蜂群优化算法求解所得的结果进行了比较分析。分析结果验证了本文所提模型的有效性,表明了采用基于pareto理论的多目标蜂群算法能更有效地降低经济成本和环境成本。

关键词：冷热电联供型微网储能装置优化调度蜂群优化算法 pareto理论

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基于遗传算法的螺旋桨优化设计研究

基于遗传算法的螺旋桨优化设计研究

作者：莫涛哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

全球航运业的蓬勃发展及能源、环境问题的凸显,“高效、节能、低碳”也越来越受到船舶设计人员的重视。螺旋桨承担着将主机提供的转矩转化为船舶航行所需推力的角色,其性能的优秀与否可以直接影响船舶运营周期内的能耗问题和碳排放问题... 详细信息

全球航运业的蓬勃发展及能源、环境问题的凸显,“高效、节能、低碳”也越来越受到船舶设计人员的重视。螺旋桨承担着将主机提供的转矩转化为船舶航行所需推力的角色,其性能的优秀与否可以直接影响船舶运营周期内的能耗问题和碳排放问题,因而对船舶螺旋桨的要求也越来越高。其效率、空泡、强度、振动等性能都需要统筹考虑,另外,对于某些特殊用途的螺旋桨,除了满足上述基本要求之外,还需要满足自身特有的设计约束。由此来看,船舶螺旋桨的设计问题是一个由多方面因素构成,并需要全面考虑的问题。是一个非线性的约束多目标优化问题。相比螺旋桨理论设计过程的“从无到有”。螺旋桨的优化设计是以母型桨为初始点,对母型桨性能进一步提升的过程。基于对螺旋桨几何参数与螺旋桨性能间的定性分析,确定螺旋桨优化设计变量,建立优化数学模型,结合所选的优化算法的求解思路,确定了优化设计流程,完成了对母型桨的优化设计。文中对所用的水动力求解工具面元法理论做了详细推导,并给出了螺旋桨水动力性能的具体求解公式;详述了约束多目标优化的理论,优化模型结构,非支配解,及其基本求解方法:权重和方法,效用函数法,pareto方法等,总结了各种方法的核心分析过程;对遗传算法的基本原理,算法结构做了介绍,详细分析了三种基于pareto理论的多目标遗传算法,指出多目标遗传算法与基本遗传算法的不同主要体现在从适应值分配到选择算子这一新父代个体的产生过程上,对三种算法的该过程机理做了详细的对比分析,另外,针对衡量遗传算法的重要指标——多样性保持,进行了分析,pareto前沿多样性保持的主要方法有小生境共享函数法和拥挤距离法。以螺旋桨叶剖面的优化设计对象,根据螺旋桨叶剖面选择的基本要求:较高升阻比,优秀的空泡性能,建立了以翼型的升阻比和最大负压力系数为目标函数的两个目标的优化设计模型,其中翼型的几何通过基于母型的形函数线性叠加法表达,形函数选择改进的Hicks-Henne形函数,相比原始的Hicks-Henne形函数加入了尾缘扰动,翼型水动力性能的基于面元法得到,利用改进的DPGA算法进行优化模型的求解,DPGA算法的改进考虑了两方面的要求:pareto前沿多样性的保持和遗传进化过程中全局pareto解的保存。前一个要求通过引入pareto解相邻距离结合联赛选择算子实现,后一要求则利用外部pareto解集满足,母型剖面和优化后剖面的水动力性能的对比分析验证了模型建立及求解思路的可行性。考虑针对敞水效率的常规螺旋桨优化设计,模型的建立需要满足空泡和推力约束,以螺距的径向分布为优化设计变量,优化目标函数的确定有两种思路:传统的以母型桨的设计进速下的敞水效率的最大化为优化目标函数;实际船舶航行时由于风、浪、流的影响使得实际螺旋桨的进速在设计进速点周围一定范围内变化,将母型桨设计进速点周围一定范围内多个进速所对应的敞水效率的最大化设置为优化目标函数有一定的合理性。前一种是螺旋桨的单目标优化设计问题,对螺距径向分布曲线的控制参数编码,采用SGA算法进行求解。后一种是螺旋桨的多目标优化设计问题,分析目标函数间的偏好关系,提出利用字典排序方法和权重和方法分别结合SGA算法进行求解。对三种优化求解思路的结果及母型桨的水动力性能对比分析,得出文中优化设计的数学模型建立及分析过程的可行性,且后两种优化目标函数的确定方法能够使得优化后的桨相比单目标优化方法在设计进速点一定范围内性能得到提升。

关键词：面元法遗传算法字典排序 pareto理论权重和方法

基于QUATRE-TS算法的电力系统无功优化

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基于QUATRE-TS算法的电力系统无功优化

作者：唐静福建工程学院

学位级别：硕士

无功优化控制是实现电网的安全、经济、可靠运行目标的至关重要的途径之一。无功优化问题本质上是非线性、多约束、非凸、离散连续变量相混合的优化问题,而人工智能算法对优化的目标函数性态依赖较小,而且能同时处理连续变量和离散变量... 详细信息

无功优化控制是实现电网的安全、经济、可靠运行目标的至关重要的途径之一。无功优化问题本质上是非线性、多约束、非凸、离散连续变量相混合的优化问题,而人工智能算法对优化的目标函数性态依赖较小,而且能同时处理连续变量和离散变量,以其适应性强、鲁棒性高、收敛速度快等特点,在电力系统无功优化领域得到了广泛的应用。本文首先分析了 QUATRE算法和禁忌搜索算法的寻优原理。QUATRE算法具有较好的大规模搜索能力,但容易陷入局部最优,禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法能够对邻域进行选择性搜索,并且能以较大概率跳出局部最优点。根据这两种算法的特点优劣互补,提出QUATRE-TS混合算法。其次,现代电力系统无功优化问题多为多目标无功优化问题,鉴于各个目标函数之间的权重系数由决策者控制,权重系数的分配往往带有较大的主观性,影响了最终结果的准确性,因此本文将pareto理论引入QUATRE-TS混合算法,使QUATRE-TS混合算法能够更加适应多目标问题的求解。多目标QUATRE-TS混合算法主要采取了三种操作:采用快速非支配排序法建立非支配解集,采用拥挤度和拥挤度比较算子保持种群多样性,在种群进化的基础上引入精英策略。再者,基于系统运行需求,无功优化问题分为单目标优化问题和多目标优化问题。对于单目标无功优化问题,从经济方面考虑,选取有功网络损耗最小为目标函数;对于多目标无功优化问题,先考虑电网运行的经济性和稳定性,选取网损最小和静态电压稳定裕度最大这两个目标函数,再同时考虑电网运行的经济性、安全性和稳定性,选取有功网损最小、电压水平最小以及静态电压稳定指标最大这三目标函数。在处理模型不等式约束时,采用了无惩罚因子策略,避免了因惩罚系数选用不当而影响了最终解的质量问题。最后,将QUATRE-TS混合算法应用到电力系统无功优化中,在MATLAB2010b的环境下,对IEEE-14节点系统和IEEE-30节点系统分别进行单目标和多目标的无功优化,并与粒子群算法、遗传算法等进行对比,证明QUATRE-TS混合算法具有较好的全局收敛能力和收敛性能,在无功优化问题方面具有一定的优越性,通过对系统的无功优化够有效地降低网络损耗,同时还能提高电力系统电压稳定性,保证现代电网运行安全可靠。

关键词：无功优化 QUATRE-TS混合算法 pareto理论多目标优化

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计及多目标的用户侧能量管理系统调度研究

计及多目标的用户侧能量管理系统调度研究

作者：仲海涛青岛大学

学位级别：硕士

随着传统发电所需能源的日益短缺以及环境污染问题的愈发严重,分布式新能源发电技术正在逐渐应用到电网中,并且随着我国用电量需求的增长以及对环境保护的要求越来越高,新能源发电的作用尤为重要。伴随着智能家居以及物联网技术的快速发... 详细信息

随着传统发电所需能源的日益短缺以及环境污染问题的愈发严重,分布式新能源发电技术正在逐渐应用到电网中,并且随着我国用电量需求的增长以及对环境保护的要求越来越高,新能源发电的作用尤为重要。伴随着智能家居以及物联网技术的快速发展,用户能够通过手机等联网设备轻松查看和管理家庭负荷的工作状态。为了使用户侧与电网侧相互交换信息,根据用户需求以及电网侧需求响应智能调度家用负荷,同时使大量分布式电源平稳接入电网,在分时电价机制下,利用用户的储能装置,在电价较低时将电能储存起来并在价格较高时供负荷使用,不但减少了用户的用电费用,也减少了电网侧在负荷高峰时的供电压力,因此基于分布式发电与储能技术的用户侧能量管理系统成为了当前的研究热点。本文综合考虑了用户侧能量管理系统的意义与作用,建立了用户侧能量管理系统的优化调度模型,并从家庭能量管理系统扩展为社区能量管理系统,具体研究工作如下:首先,构建了家庭能量管理系统的基础框架,分析了家庭能量管理系统的运行方式,介绍了其相关技术,将家庭用电设备分为可调度负荷、不可调度负荷和储能装置等,并构建了各种用电设备的数学模型。然后,在不影响用户用电需求的前提下,以用户的用电成本最低为目标,建立了家庭能量管理系统的优化调度模型,采用和声搜索算法求解模型,针对该算法收敛不稳定的缺陷,对其参数做出适当改进,并与常规粒子群优化算法以及基本和声搜索算法比较,仿真结果表明,该调度模型能够有效地节省用户的用电成本,改进后的算法具有更强的寻优性能。最后,结合用户侧智能用电技术的发展趋势,将调度对象由单个家庭扩展为智能社区,根据不同的用户类型,建立了社区能量管理系统的结构框架。由于不同家庭间存在较大的互动调度潜力,社区能量管理系统能够更好地和电网侧相配合,参与到电网的需求响应计划中,使整个社区的负荷平滑接入电网。考虑到用户侧与电网侧双方的利益,本文在之前工作的基础上,加入配电网侧负荷波动最小的优化目标,对社区能量管理系统进行多目标优化调度,提出了一种基于pareto理论的多目标和声搜索算法,并用该算法求解模型,与多目标粒子群算法比较,仿真结果体现了调度方案的可行性与有效性以及所用算法的优越性。

关键词：用户侧能量管理系统储能系统优化调度 pareto理论多目标和声搜索算法

基于和声搜索算法的分布式能源系统优化调度研究

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基于和声搜索算法的分布式能源系统优化调度研究

作者：贾洋洋青岛大学

学位级别：硕士

随着经济社会的飞速发展,人们对能源的消耗不断增加,传统的供能模式消耗化石能源且能源利用率较低,导致能源危机与环境污染问题日益加剧。由于具备清洁能源利用率高,安装地点灵活,易于控制,低碳环保等优势,以冷热电联供为核心单元的分... 详细信息

随着经济社会的飞速发展,人们对能源的消耗不断增加,传统的供能模式消耗化石能源且能源利用率较低,导致能源危机与环境污染问题日益加剧。由于具备清洁能源利用率高,安装地点灵活,易于控制,低碳环保等优势,以冷热电联供为核心单元的分布式能源系统已经成为未来能源技术发展的趋势。在分布式能源系统中,储能设备的接入可以提高清洁能源的消纳能力与利用效率,降低负荷峰谷差,改善系统调度灵活性与经济性,而储氢装置相比于常规储能设备具有储存容量大、使用寿命长、清洁环保的特点,是一种新兴的储能装置。与此同时,随着电力能源行业的迅速崛起与网络信息技术的发展,能源互联网将成为未来能源发展的重要方向,在同一配电区域内将多个分布式能源系统互联组成分布式能源网络系统,如何协同优化调度分布式能源网络系统成为了当今研究的热点问题。本文通过分析分布式能源系统的研究背景与意义,对分布式能源系统的优化调度问题进行研究,具体研究工作如下:首先,建立了分布式能源系统结构,分析了系统中多种能量流动关系。研究系统内设备的运行特性并建模,构建了光伏电池、风电机组、燃气锅炉、微型燃气轮机、空调机组、吸收式制冷机组、蓄电池和储氢装置等主要设备的数学模型,为分布式能源系统优化调度的研究和优化效果验证等后续工作夯实了理论基础。其次,以经济成本最低为目标函数,建立了含储氢装置的分布式能源系统优化经济调度模型。分别采用粒子群算法、和声搜索算法及改进和声搜索算法对模型进行求解,得出系统中各微源和储氢装置的最优出力大小和最低经济成本,并与传统优化经济调度模型对比。经算例仿真验证了所提出调度模型的有效性,仿真得出,储氢装置的接入可以明显降低分布式能源系统的经济成本,通过对3种算法的收敛特性曲线进行对比分析,证实本文提出改进和声搜索算法具备更好的优化性能。最后,随着分布式能源系统技术的发展和全球能源互联网概念的提出,在一定配电区域内逐渐融入多个分布式能源系统组成分布式能源网络系统已经成为分布式能源系统发展的必然。因此,将多个分布式能源系统以公共连接点的Y型连接方式进行连接,通过对公共点输入和输出电功率实时平衡进行约束控制,实现对分布式能源网络系统的协同优化调度。在以经济成本最低为目标的基础上增加了污染物排放量最低的目标,建立了分布式能源网络系统多目标优化调度模型,运用基于pareto理论的多目标和声搜索算法对所建模型进行求解。实验仿真结果表明,本文提出的分布式能源网络系统多目标优化调度方法可以有效降低系统总经济成本,并能有效兼顾系统的环保性指标。

关键词：分布式能源网络系统储氢装置优化调度 pareto理论多目标和声搜索算法