[发明专利]能源互联网多目标优化方法

说明书

本发明公开一种能源互联网多目标优化方法，包括电网单元、气网单元和分布式冷热电系统嵌入式能量互联网DHCs单元，所述方法包括：在设定的控制策略下，以能源利用、环境影响及经济性能作为多目标函数，约束条件包括功率平衡约束、发电输出功率限制约束和消耗平衡运行约束，对电网、气网以及分布式冷热电系统嵌入的能源互联网进行建模，并为其最优协调调度建立了众多目标优化模型，采用目标削减方法，该方法使用MGSO‑ACL算法来获得帕累托最优前沿，并在此基础上逐步获得具有最小数目目标的目标集。本发明相比于传统调度方法，不仅促进了外电网的削峰填谷，而且缓解电网负荷压力，提高了区域新能源的就地消纳能力，提高了能源使用效率。

技术领域

本发明涉及能源调度技术领域，尤其是涉及一种能源互联网多目标优化方法。

背景技术

随着世界经济社会的快速发展，全球能源消费结构不断发生变化，能源消费主体从以化石能源为主逐步过渡为以可再生能源为主。随着清洁能源大规模的开发与使用，电能在能源消费结构中所占比例不断增加，全球呈现持续的电气化趋势，由此，跨洲际电网的建设对于全球能源的优化配置具有极其重要的意义。通过利用电力网以代替部分传统的海运、陆运方式进行各大洲之间的能源输送与贸易，有利于减少能源在输送过程中所带来的经济成本。

多能互补能源互联网集合了多种能源形式(风、光、天然气)，包括余热利用单元、储能、蓄能单元等。其能源形式的多样化增加了系统的波动性。如何提高系统的优化调度，是分布式能源互联网经济可靠、安全高效运行的关键。

传统的分布式能源互联网由可再生能源、三联供系统及单一纯储能系统组成，传统研究方法主要是将传统分供系统与单一运行控制策略下的优化调度的综合效益进行对比。随着一次能源的逐渐枯竭及国内外学者对多能互补能源互联网研究的不断推进，能源互联网的经济性越来越受到大家的关注。随之，多能互补能源互联网中的设备数学模型在多时间尺度上将会更加复杂。

在解决多目标的联合规划问题时，优化目标的约束条件，除了自有特性约束外，还需要考虑其耦合约束，因此需求高效的智能算法来解决模型的计算问题。能源互联网的运行优化调度与能源系统的调度策略紧密相关，不同的调度策略与市场方案对最终的优化调度结果产生重大影响。综上，能源互联网的优化调度仍面临严峻的挑战。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种能源互联网优化调度方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种能源互联网多目标优化方法，所述能源互联网包括电网单元、气网单元和分布式冷热电系统嵌入式能量互联网(DHCs)单元，其特征在于，所述方法包括：在设定的控制策略下，以能源利用、环境影响及经济性能作为多目标函数，约束条件包括功率平衡约束、发电输出功率限制约束和消耗平衡运行约束，对电网、气网以及分布式冷热电系统嵌入的能源互联网进行建模，并为其最优协调调度建立了众多目标优化模型，采用目标削减方法，该方法使用MGSO-ACL算法来获得帕累托最优前沿并在此基础上逐步获得具有最小数目目标的目标集。

优选的，基于MGSO-ACL算法求解的过程包括：

(1)使用通过逐步学习各代群成员中蕴含的信息得到的自适应协方差矩阵来获取对跟随者行为的进化路径和步长的可靠估计，使用里维飞行取代随机漫步作为游荡者的搜索机制；

(2)帕累托支配准则

MGAO-ACL算法采用帕累托支配准则状得包含一组最优非支配解的帕累托最优解集，若满足下式则向量X₁支配向量X₂

且在每一代进化结束时使用该准则在种群中选择帕累托最优解，将这些解储存在外部精英档案中并更新；帕累托最优解对应目标方程的目标值集合则被称为帕累托最优前沿；