基于蜣螂DBO算法的微电网多目标优化调度

一、前言

微电网作为智能电网的重要组成部分，其优化调度对于降低能耗、减少环境污染具有重要意义。本文介绍了一个基于Dung Beetle Optimizer（DBO）算法的微电网多目标优化调度项目，旨在通过优化调度降低运行成本和环境污染，提高微电网的经济效益和环境效益。

二、项目背景

随着能源转型和可持续发展的推进，微电网作为一种集多种分布式能源（如光伏、风力发电、柴油发电机、微型燃气轮机等）和储能设备于一体的系统，逐渐成为研究热点。微电网的优化调度不仅可以降低用户的用电成本，还可以提高电网的稳定性和可靠性，减少环境污染。

三、项目目标

本项目的目标是通过优化调度，实现以下目标：

1. 降低运行成本：通过合理安排分布式能源的出力和储能设备的充放电策略，降低微电网的总运行成本。

2. 减少环境污染：通过优化调度，减少微电网运行过程中的污染物排放，提高环境效益。

3. 提高系统可靠性：通过优化调度，确保微电网在各种运行条件下的稳定性和可靠性。

四、优化模型

（一）分布式电源和储能设备的特性

1. 风力发电机模型：

   PWT​(t)=⎩⎨⎧​0,PWT′​,0,​v(t)<vci​vci​≤v(t)≤vco​v(t)>vco​​

   其中，PWT′​ 是风力发电机的输出功率，vci​ 和 vco​ 分别是切入风速和切出风速。

2. 光伏电池模型：

   PPV​(t)=PPV′​[1+αPV​(T(t)−TSTC​)]ISTC​I(t)​

   其中，PPV′​ 是光伏电池的标准输出功率，αPV​ 是温度系数，T(t) 是当前温度，I(t) 是太阳辐射强度。

3. 柴油发电机模型：

   CDE​(t)=KDE.OM​PDE​(t)+αDE​PDE​(t)+βDE​PDE2​(t)+γDE​

   其中，KDE.OM​ 是运维成本系数，αDE​、βDE​ 和 γDE​ 是燃料成本系数。

4. 微型燃气轮机模型：

   PMT​(t)=ηMT​(t)PMT​(t)

   其中，ηMT​(t) 是微型燃气轮机的运行效率。

5. 蓄电池模型：

   SOC(t)={SOC(t−1)−ηdis​Pbess​(t)​Δt,SOC(t−1)+ηcha​Pbess​(t)​Δt,​Pbess​(t)>0Pbess​(t)≤0​

   其中，SOC(t) 是电池的剩余容量，ηcha​ 和 ηdis​ 分别是充电和放电效率。

（二）优化目标

1. 运行成本最小化：

   f1​=t=1∑T​(Cgrid​(t)+Cbess​(t)+CMT​(t)+CDE​(t))

   其中，Cgrid​(t) 是与主电网的交互成本，Cbess​(t) 是储能设备的维护成本，CMT​(t) 和 CDE​(t) 分别是微型燃气轮机和柴油发电机的运行成本。

2. 环境保护成本最小化：

   f2​=t=1∑T​(CGRID.EN​(t)+CMT.EN​(t)+CDE.EN​(t))

   其中，CGRID.EN​(t) 是主电网的污染物处理成本，CMT.EN​(t) 和 CDE.EN​(t) 分别是微型燃气轮机和柴油发电机的污染物处理成本。

（三）约束条件

1. 功率平衡约束：

   PPV​(t)+PWT​(t)+Pgrid​(t)+PDE​(t)+PMT​(t)+Pbess​(t)=PL​(t)

2. 设备出力约束：

   Pmin​≤PDE​(t)≤Pmax​,Pmin​≤PMT​(t)≤Pmax​

3. 联络线传输功率约束：

   Pgrid.min​≤Pgrid​(t)≤Pgrid.max​

4. 储能设备约束：

   SOCmin​≤SOC(t)≤SOCmax​,Pbess.min​≤Pbess​(t)≤Pbess.max​

五、优化算法

（一）Dung Beetle Optimizer（DBO）算法

DBO算法是一种新型的群体智能优化算法，受蜣螂（dung beetle）行为的启发，包括滚粪球、跳舞、觅食、繁殖和偷窃等行为。该算法在优化复杂函数时表现出色，特别是在全局搜索能力和收敛速度方面优于传统的粒子群优化（PSO）算法。

1. 算法初始化：随机生成初始种群，每个个体代表一个可能的解决方案。

2. 适应度评估：计算每个个体的适应度值，适应度函数结合了运行成本和环境保护成本。

3. 更新策略：根据蜣螂的行为模式，更新个体的位置。DBO算法通过模拟蜣螂的滚粪球行为进行全局探索，通过跳舞和觅食行为进行局部开发。

4. 约束处理：对不满足约束条件的个体进行调整，确保所有个体都满足优化问题的约束。

5. 迭代终止：当达到预设的迭代次数或适应度值收敛时，停止迭代。

（二）算法优势

与PSO算法相比，DBO算法在处理多峰函数优化问题时表现出更好的全局搜索能力和收敛速度。此外，DBO算法通过多种策略（如滚粪球、跳舞、觅食、繁殖和偷窃）增强了解的多样性和搜索能力。

六、结果与分析

（一）算例参数

本文的微电网系统包含多种分布式电源，包括光伏、风力发电、柴油发电机、微型燃气轮机和储能设备。具体参数如下表所示：

参数名称	柴油发电机	风力发电	光伏	主电网	微型燃气轮机
功率上限 (kW)	30	100	50	30	30
功率下限 (kW)	6	0	0	-30	3
爬坡功率上限 (kW/min)	1.5	0	0	0	1.5
运维单价 (元/kW·h)	0.128	0	0	0.029	0.029

（二）结果分析

1. DBO与PSO的比较：

   • 运行时间：DBO算法的运行时间为350秒，PSO算法的运行时间为389秒。

   • 最优值：DBO算法的最优值为1550元，PSO算法的最优值为1750.44元。

   • 平均值：DBO算法的平均值为1570元，PSO算法的平均值为1762.3元。

   从上述结果可以看出，DBO算法在运行时间、最优值和平均值方面均优于PSO算法。

2. 目标函数的比较分析：

   • 运行成本：当选择运行成本为目标函数时，微电网主要利用柴油发电机满足负荷需求。

   • 环保成本：当选择环保成本为目标函数时，微型燃气轮机的输出功率远高于柴油发电机和主电网。

   • 总成本：当选择总成本为目标函数时，综合考虑运行成本和环保成本，微型燃气轮机和柴油发电机基本满发满足负荷需求。

   从不同目标函数下的调度结果可以看出，储能设备在电价低时充电，电价高时放电，有效降低了经济和环保成本。

七、结论

本文通过Dung Beetle Optimizer算法实现了微电网的多目标优化调度，优化结果表明该方法能够有效降低用户的用电成本和环境污染，提高微电网的经济效益和环境效益。与传统的PSO算法相比，DBO算法具有更高的优化精度和更快的收敛速度。未来工作可以进一步探索其他智能优化算法在微电网优化调度中的应用，并结合实际数据进行更深入的分析。