【遗传算法】孤岛模式下的微电网优化调度模型
摘要
在孤岛模式下，微电网需要自主实现发电、储能和负载的平衡，确保供电的稳定性。本文提出了一种基于遗传算法的优化调度模型，通过优化微电网中光伏、风电、储能和微型燃气轮机等资源的调度，实现系统运行成本最小化和可靠性最大化。该模型在MATLAB环境中进行仿真，验证了其在负载平衡和储能状态管理方面的有效性。
理论
孤岛模式下微电网的优化调度需要考虑以下关键因素：
-
多源发电的协调：光伏、风电和微型燃气轮机等发电源需要协调工作，以应对负荷的波动。
-
储能系统的管理：储能系统在负荷低谷时充电，在负荷高峰时放电，实现系统的负荷平衡。
-
遗传算法优化：遗传算法通过种群的选择、交叉和变异等操作，在多目标优化中具有高效性。其适应度函数可结合成本、发电资源的利用率等因素进行设置，以获得最优的调度方案。
实验结果
仿真结果如下：
-
各能源输出与负载图：展示了光伏、风电、负载、储能、微型燃气轮机和电网在不同时间的输出情况。可以看出，不同能源根据负荷需求进行了动态分配。
-
负载曲线对比图：对比了原始负载和优化后负载，优化后负载更加平滑，符合调度目标。
-
储能SOC曲线图：展示了储能系统的状态变化（SOC）情况。在负荷低谷时，储能系统充电；在负荷高峰时，储能系统放电，以平衡整体负载。
部分代码
% 微电网优化调度遗传算法代码
% 初始化参数
num_generations = 50; % 遗传算法迭代次数
population_size = 30; % 种群规模
load_profile = load_data(); % 负荷数据% 定义适应度函数
fitness_function = @(x) calculate_cost(x, load_profile);% 遗传算法参数设置
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', population_size, 'MaxGenerations', num_generations);% 遗传算法求解
[x, fval] = ga(fitness_function, num_variables, [], [], [], [], lb, ub, [], options);% 绘图
figure;
plot(1:num_generations, best_fitness, '-r', 'LineWidth', 2);
xlabel('代数');
ylabel('适应度值');
title('遗传算法调度收敛过程');figure;
plot(load_profile, '-k');
hold on;
plot(optimized_load, '-r');
legend('原始负载', '优化后负载');
xlabel('时间 (h)');
ylabel('负载 (kW)');
title('负载曲线对比');
参考文献
❝
Chen, L., Zhang, Y., & Wang, X. (2021). Optimal Scheduling of Microgrid in Islanded Mode Using Genetic Algorithm. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 12(4), 1897-1906.
Li, Q., Zhou, J., & Gao, Z. (2020). A Review of Islanded Microgrid Operation Optimization Using Bio-inspired Algorithms. Renewable Energy, 159, 247-258.
Wang, R., & Zhang, M. (2019). Energy Management Strategy of Islanded Microgrids Based on Multi-objective Genetic Algorithm. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 7(6), 1234-1245.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）