毕业设计（论文）-能源局域网调度模型的成本最优化研究.doc

全套设计加扣3012250582南京邮电大学毕业设计（论文）题目能源局域网调度模型的成本最优化研究专业网络工程学生姓名班级学号指导教师指导单位物联网学院日期：2017年1月15日至2017年6月16日全套设计加扣3012250582毕业设计（论文）原创性声明本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文），是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。论文作者签名：日期：年月日全套设计加扣3012250582摘要能源互联网被认为是智能电网的新发展阶段，是能源系统和互联网深度融合的结果，也是解决未来电网可再生能源高渗透的重要基础设施。它的存在可以提高电力系统高效性、经济性、安全性，改善系统的电力质量与用户需求管理水平。本文研究的能源局域网是广义的能源互联网的一个子网，它的主要构成部分有：分布式发电机组、风机、光伏机、蓄电池系统、多种负载等。为了实现低碳、低成本的新型能源消费结构，本文提出了一个能源局域网多目标调度模型。针对能源局域网中新型能源的输出不确定性、负载需求波动性和实时电价随机性等问题，构建了能源局域网多目标优化调度函数。根据能源局域网系统架构及其系统中各类设备的特征，设计了基于数学建模的能源局域网优化控制策略。本文探讨了能源局域网调度模型的成本最优化问题，说明了能源局域网与配电网、市场电价合理结合的重要性。从最后的仿真实例可以看出，本文所引入的能源局域网优化调度模型能高效地完成系统能量优化分配的目标。关键词：能源互联网；能源局域网；多目标优化；改进遗传算法；可再生能源全套设计加扣3012250582全套设计加扣3012250582ABSTRACTEnergyInternethasbeenconsideredasanewdevelopmentstageoftheSmartGrid.ItsnotonlytheresultsofdeepintegrationoftheenergysystemandtheInternetbutalsoanimportantinfrastructuretosolvehigh-permeabilityofrenewableenergygenerationinthefuturegrid.Itsexistencecanimprovetheeconomyandsecurityofthepowersystemimprovethesystemspowerqualityanduserneedsmanagementlevel.InthispapertheenergyLAN(LocalAreaNetworkLAN)isasubnetofthegeneralizedenergyInternet.Itsmaincomponentsaredistributedgeneratorswindturbinesphotovoltaicmotorsbatterysystemsandvariousloads.Inordertoachievealow-carbonandlow-costconsumptionstructurethispaperpresentsamulti-objectiveoptimaloperationmodelforenergyLAN.Aimingattheuncertainoutputofthenewenergythefluctuationoftheloadandtherandomnessofelectricitypriceweconstructthemulti-objectiveoptimaloperationfunctionoftheenergyLAN.AccordingtothecharacteristicsofenergyLANandvariousdevicesinthesystemwedesigntheenergyLANoptimizationcontrolstrategybasedonmathematicalmodel.ThispaperdiscussesthecostoptimizationproblemofenergyLANandillustratestheimportanceofintegratingenergyLANdistributionnetworkandmarketprice.FromthelastsimulationexamplewecanseethattheenergyLANoptimaloperationmodelintroducedinthispapercanaccomplishthegoalofsystemenergyoptimization.Keywords：EnergyInternetEnergylocalareanetworkMulti-objectiveoptimizationImprovedgeneticalgorithmRenewableenergy全套设计加扣3012250582目录第一章绪论.11.1研究的背景和意义.11.2国内外研究现状.11.3主要研究内容和章节安排.3第二章能源局域网调度模型分析.42.1能源局域网基本结构.42.2能源局域网内部模型.62.2.1风力发电机模型.62.2.2光伏发电机模型.82.2.3微型燃气机发电模型.82.2.4蓄电池发电模型.92.3能源局域网优化调度数学模型.102.3.1系统的运行成本最低.102.3.2系统的环境成本最低.112.3.3系统的综合成本最低.112.3.4约束条件.112.4能源局域网调度策略.12第三章能源局域网优化调度模型求解.143.1多目标求解数学模型.143.1.1隶属函数.143.1.2模糊决策.153.2模型的模糊化.153.2.1隶属度函数的确定.153.2.2系统模糊模型的建立.163.3模拟退火遗传算法.163.3.1基本遗传算法.163.3.2遗传算法的改进.183.3.3模拟退火算法.193.3.4模拟退火遗传算法.203.4模拟退火遗传算法的具体应用.21全套设计加扣30122505823.4.1算法模型的处理.213.4.2模拟退火遗传算法步骤.233.5本章小结.24第四章能源局域网多目标优化调度仿真研究.254.1仿真参数设定.254.2目标函数下的优化结果分析.284.3四种运行方式下的优化分析.304.4本章小结.32结束语.33致谢.35参考文献.36全套设计加扣30122505821第一章绪论1.1研究的背景和意义当前，世界各地的种种能源需求伴随着社会、经济的不断发展在不断增加，加之化石燃料源的枯竭和环境污染的恶化，开发可持续能源系统以实现低碳能源消耗开始受到世界各地的重视，新型能源逐渐代替化石能源已经成为既定趋势。因此，“能源互联网(EnergyInternet，EI)”的概念被提出用于解决这个问题。EI的愿景最先在2008年提出1，同时，作者也表达了EI将利用新型能源作为第三次工业革命的核心的想法。此概念的提出，使以往能源产业之间的供需关系不再单一，并且大大推动了常见各类能源如煤电、石油等能源彼此间的相互联通。EI从推进各种分布式能源利用、新能源对用户侧的规模化接入这两方面来入手，使用户用电设备的“即插即用”得以实现。能源和互联网深度融合成了EI，由于它在实现能源使用的连接与共享方面、多种能源类型的转换使用方面、能源与信息的联合方面都很强大，因此EI受到了企业界、商会界和学术界的普遍重视。目前对于EI的定义暂时还未达成共识，但将电网系统作为EI的核心网络已形成较为统一的看法。要想使能源像广义的互联网中的信息似的，可以自由地接入、分享，并根据具体情况灵活地开发使用风能、太阳能、天然气等新型能源，就要构建出某种能源体系2。与此同时，由于新型能源的不确定性、间断性发电，可能会造成配电网潮流分布不确定，影响能源互联网的安全运行，导致整个系统的电压，电流不稳定，引起系统的检测误差度降低等安全问题。所以，EI旨在通过打造一张具有扁平化结构和智能化功能的能量网络，来整合分布式、间接性、多元化的能量供应和需求，使新能源能够得到有效利用，同时可以符合用户不断增长的要求、减轻各种化石燃料的燃烧对环境造成的负担。虽然能源局域网仅仅是EI的一个子网，但是，能源局域网作为EI中一个缩小版本，在系统组成、系统的协调控制模型和能量的管理方法等这些方面都可以为将来的EI管理起参照作用3。这里研究的能源局域网的主要能源形式是电能，它的内部包含的组成部件有：新型能源发电机，如风机、光伏发电机；分布式发电机，如微型燃气机；储能系统，如电池储能；负载，如关键负载、可控负载等。因为现在国内和国外对EI的概念的理解还不一样，所以总体上认为EI是智能电网融合多能源之后发展的模型。通过参考EI与智能电网之间的联系，可以认为能源局域网是发展之后的微电网。所以，微电网模型优化调度方面的文献对本文中在能源局域网的研究有一定的帮助。1.2国内外研究现状能源局域网的主要特点是智能能源管理，能源路由器以及未来可再生电力能全套设计加扣30122505822源交付和管理的基础设施逐步整合，带来强大的碳排放能力，以此提高能源效率2。然而，能源局域网的发展目前面临许多挑战。例如，它缺乏社会参与和可再生能源消费，最要紧的是，能源局域网不光涉及分布式协调控制算法4，大量信息的层次聚类同步，而且涉及相应的基础设施关键设备可靠性要求较高。可靠性意味着系统或组件在有限的时刻内执行其期望功能的能力。可靠性分配是按照单个元素的可靠性的预定义要求的分配过程，其目的是将有限的资源分配给最重要的子系统或组件，以及确保在特定操作条件下产品的设计功能可实现。因此，产品早期设计阶段的合理可靠性分配对其后期详细设计具有导向作用5。能源消耗和碳的过量排放在自然生态系统的周期中产生了额外的负担。能源发展和消费链各环节的排放对生态系统的安全利益造成了严重的影响，能源互联网已经成为解决这些问题的关键。传统的能量管理已经有许多算法，其中包括拉格朗日乘数6，梯度搜索法，线性规划，牛顿法等分析方法7，不过需要注意的是，大多数这些方法是以集中的方式执行的大规模部署。然而，随着传统电力系统向能源互联网转型，传统的集中式方式在能源管理应用中可能会遇到以下问题：（1）集中式方案需要高带宽通信基础设施，从每个单一系统组件和中央控制器收集全局信息，具有处理大量数据的高计算能力，这不仅可以实现高实现成本，而且还能减少高灵敏度单点故障和建模错误。（2）由于能源互联网系统组件的插件和播放功能，能源互联网的物理和通信拓扑结构都容易受到拓扑变化的影响，这可能严重破坏集中式方法的功效。由于这些原因，不依赖于中央控制器的分布式方法可以更适用于处理拓扑变化性和即插即用功能。此外，它具有更强的鲁棒性，可扩展性，并且可以在有限带宽通信下更好地运行。因此，通过适当的分布式方法解决能源互联网的能源管理问题是一个有希望的方法。因为微电网是能源局域网的调度关键，所以这方面的文献可以作为参考。文献8中建立了两个不同的函数优化模型，分别是计划及运行成本最低、环境效益最佳，并把多目标求解转化成单目标求解。文献9提出了基于当前计划与实时调度的双优化调度方法，依据当前的新型能源的输出、负荷需求和电价水平来运行制定的调度计划，以减少各方面的波动性带来的损失。文献10根据各种分布式发电机的特性和运行成本，对传统的微电网调度模型进行修改，建立了低碳经济的微电网多目标优化调度模型。文献11根据不同时间下蓄电池不同的充放电范围，提出了基于蓄电池充放电优化的微电网优化调度策略。值得注意的是，现有的大部分的分布式能源管理方法在孤岛模式下都受到限制，旨在实现单一而不是整个系统的最佳综合成本。然而，未来的能源互联网强调通过协调多微电网并最大限度地降低整个电力系统的成本，整个电力系统的能源综合利用，而不仅仅是单个微电网的能源，这不可避免地导致一定的电力在微电网之间交换。换句话说，每个微电网都可以从其他微电网或主电网注入备用电全套设计加扣30122505823力（如果在低负载下工作）或吸收缺乏电力（如果在高负载下工作）。因此，如何以分布式方式准确计算各个子网之间的交流电力和分布式发电机的功率输出对即将到来的能源互联网的能源管理是迫切需要的。1.3主要研究内容和章节安排本文主要讨论了基于小型能源局域网中的各个分布式发电机和蓄电池的充放电情况，包括各种负载和用电设备，通过仿真设计出一种成本最优的模式。第一章阐述了能源互联网产生的背景和原因、能源局域网中能源管理现状，概括了能源局域网和微电网的概念，并简述了论文的基本框架。第二章具体介绍能源局域网调度模型，包括各个内部设备的性能特点，局域网与外部的连接方式以及各个设备之间的联系等。第三章介绍了模型的优化调度，简述了优化算法，算法的改进以及能源局域网优化调度模型的求解。第四章针对已经建立好的模型进行能源局域网的经济调度仿真研究，并呈现出对比的结果。第五章总结了本次研究的能源局域网优化调度方法，以及对未来能源管理方面进一步研究工作的展望。全套设计加扣30122505824第二章能源局域网调度模型分析2.1能源局域网基本结构本文研究的能源局域网如图2.112所示，该系统中包含的主要设备有风机、光伏机、微型燃气机、储能设备、各种负载等，其中，能量路由器的任务就是对这些设备进行能量的优化管理与运行方式的控制。能量路由器主要包括能源的高效传输装置、低损耗转换装置、高效能源自由路由装置等，是运行和控制能源局域网的具体实施装置，在完成对预测时间内风力发电机组和光伏发电机的输出功率、负载大小、电价程度的计算上表现出了主要的作用。其次，该装置也能获取能源局域网的内部设备的运行状态与当前市场电价、确定局域网和外部电网的交互功率。另外，能量路由器还能计算能源局域网中的设备在预测时间内的储能计划、微型燃气发电机的输出功率计划、各种负载的负荷计划和运行时刻安排、局域网和配电网的交互功率计划；最后，根据调控指令发送相应的计划到内部的各个设备，以实现能源局域网的能量管理和控制12。因为能源局域网存在线路不够长的问题，并且Bug诊断设备的使用已经较为普遍，所以鉴于研究的重点是能量管理和调度，可以在这里将内部的线路传输的损耗假设为0、只考虑能源局域网内部的电压稳定的情况。图2.1能源局域网结构示意由于本文研究的能源局域网优化调度模型涉及的参数众多，所以统一在下表中列出来，如表2.1所示：表2.1参数注释全套设计加扣30122505825参数含义rcociVVVV风速、切入风速、切出风速、额定风速（ms）rP风力发电机组的额定输出功率（KW）STCP标准测试条件(STC)下的最大测试功率（KW）STCACGG实际光照强度（Wm2）、STC下光照强度(取1000Wm2)amdrcTTT电池板工作温度（）、参考温度（25）、环境温度（）cohoQQ微型燃气机余热提供的制热量、制冷量（KW）MTQ微型燃气机排气余热量（KW）recMT1微型燃气机散热损失系数、发电效率、烟气余热回收效率（%）cohoCOPCOP热交换器的制热系数、制冷系数MTP微型燃气机的输出功率（KW）210TTT环境温度余热烟气进入、排出溴化锂制冷机的温度（）UtPtIbate)()(t时刻蓄电池充放电电流(A)、出力（KW）、终端电压（V）)()(1tSOCtSOC蓄电池在t时刻、t-1时刻的荷电状态disch蓄电池充电、放电效率（%）iGridiDPiOMiGCCCC能源局域网中发电单元i的燃料消耗成本、运行管理成本、折旧维护成本、与配电网的交互成本（元）MN发电单元类型（MTorFC）、排放类型（SO2orCO2）itiPC发电单元类型i的燃料成本（元）、t时刻的输出功率（KW）ngngLHVC天然气价格（元m）、天然气低热值（9.7kWhm）it发电单元类型i在t时刻下的相应机组效率(%)itPOMitiKOM发电单元类型i的运行管理成本(元)、在t时刻的运行维护成本系数(元KWh)iiiInsCostADCCDP发电单元类型i的折旧维护成本、年均折旧资本、单位容量安装成本（元）参数含义全套设计加扣30122505826iiiNCFRcfP发电单元类型i的最大输出功率（KW）、容量因素、资本回收系数iiLd发电单元类型i的年折旧率、折旧年限（年）ttttCSPCGPCSCPt时刻能源局域网向配电网购电电价、售电电价（元）、购电量、售电量（KW）EMiEMiDGCC能源局域网中发电单元类型i的排污处理费用（元）、污染物排放治理费用（元）EMGridC配电网排污处理费用（元）kk发电单元类型i在排放类型为k时的单元排污处理成本（元kg）、排放系数（kgMWh）DNLoadPP整个能源局域网系统的所有电负荷、配电网供电量（KW）maxminiDGiDGiDGPPP发电单元类型i的输出功率、最小出力、最大出力（KW）FCMTLoadWWW整个能源局域网系统的所有热冷负荷、微型燃气机的供热冷量、燃料电池的供热量（KW）)()(tPtPmdownmup可控微源m在t时刻增加的有功出力、可控微源m在t时刻减少的有功出力（KW）mdownmupRR可控微源m可增加的有功出力限值、可减少的有功出力限值（KW）maxminlinelinetlinePPPt时刻能源局域网与配电网传输容量、联络线上的传输容量下限、联络线上的传输容量上限（KW）batbatPP蓄电池在单位时间t内充电功率、放电功率（KW）sysU蓄电池组终端电压（V）2.2能源局域网内部模型典型的能源局域网通常由风机、光伏发电机、微型燃气机、蓄电池等分布式设备组成，各种设备的特征都不一样。它与分销网络有一个共同连接点可实现并网和隔离网络之间的平滑过渡。所以，首先要对能源局域网中的各个分布式电源模型进行举例和分析，然后才可以研究能源局域网的内部优化调度。在这一节中，将对能源局域网中的几种分布式电源进行详细地分析和说明。2.2.1风力发电机模型当前人们使用风能最常见的方式就是用设备收集风力进行发电，1890年末丹麦人最先研究并制造出了风力发电机，自那之后，人们感觉到石油等不可再生能源总有一天会枯竭，这时候才意识到风能的重要性，开始利用风能做其他事情。现在，风电工业渐渐变成了世界上最具有发展空间和潜力、经济增加速率最快的全套设计加扣30122505827产业之一。风力发电系统主要由风轮、齿轮箱、发电机(包括装置)、调节方向器、变压器和储能装置等配件构成13。风力发电机(WindTurbine，WT)的发电方式是通过风力来带动风车的叶轮旋转，然后增速机提升叶轮转动的速率，带动发电机发电，接着发电机把机械能转化成磁能，最终转化成电能。依据当前的风力发电机技术水平，大概3公尺秒的风速就可以带动风力发电机发电。图2.2WT的输出功率与风速的关系由上面提及的原理可知，WT的功率大小和风速有很大的关系。如图2.2所示，若风速为0，此时WT不发电，输出功率也为0；当风速从切入风速开始渐渐变大时，WT开始发电，输出功率也伴随着风速的变大直线上升；当风速达到额定风速后，WT仍继续发电，但是输出功率几乎不再变化，保持在固定的输出功率；当风力速度不断变大直到到达切出风速，WT停止发电以免发电机被烧坏。WT的输出功率与风速的函数表达式13如下所示：corrrcircociWTVVVPVVVPkVkVorVVVOP231（2-1）331cirrVVPk（2-2）3332circiVVVk（2-3）在这里，我们基本不考虑地域风速差值和各类不确定性因素对WT的输出功率的影响。这时，通过数据代入WT的输出功率和风力速度之间的关系，就可以求出某一时刻WT的出力情况。全套设计加扣301225058282.2.2光伏发电机模型太阳能，即太阳光的辐射能量，一般有光能转换为热能、光能转换为电能以及光能转化为化学能三种不同的利用方法。具体的利用形式主要有：太阳能电池（把光能量转化成电能的实例）、太阳能热水器（把光能转化为热能，热能再把冷水加热，并借此发电）。太阳能取之不尽用之不竭且不造成其他的污染，它既环保又廉价的特性使其具有很高的开发使用价值。这篇文章就是主要通过利用太阳能的光伏发电机进行能源局域网中的一些方面的研究。光伏发电机（Photovoltaic，PV）的发电原因是太阳光照在半导体（类似晶体二极管）的p-n结上，之后就会出现一对相互作用的空穴-电子对，经过p-n结电场的物理引导，空穴在物理作用下将从n区向p区流动，与此同时，电子在相同的作用下从p区向n区流动，这样就会两者相碰连通一条电路，这条电路即电流14。通过这种方式，太阳的辐射能量就能转化成我们需要的电能。PV的输出功率大小与光照强度大小、日照温度大小有关系，其输出功率表达式14如下：)(1pvrcSTCACSTCTTkGGPP（2-4）ACamdamdGVTTT)042.01()0138.01(0138.0c（2-5）先预测所处环境的光照强度、日照温度，然后根据PV的输出特性，就可以计算出该时刻PV的具体出力情况。2.2.3微型燃气机发电模型人类的文明发展离不开各种能源，而它们所产生的电和热更是生产、生活不可或缺的一部分。要想更好的开发能源，就离不开分布式能源技术，分布式能源技术包括热电联产技术、新能源技术两部分，后者致力于开发能源，而前者致力于提高能源利用率，节约能源。这两者相互之间是无关的，但是在实际应用中能够互相利用彼此的优势。本文研究的能源局域网中的微型燃气机就应用了这两种分布式能源技术。微型燃气机（MicroTurbine，MT）是近期发展的一类体积较小且利用热能来发电的发电机，它主要通过径流式叶轮机进行机械和热循环。微型燃气机发电机组由MT、逆变发电机（高转速）、数电控制器等组件构成，具有多重技术特征，如：耗能低、维修率低、噪声低、可用时间长、排放低等。MT不仅可以拿来做分布式方面的发电，还能致力于热电联产、高低谷负载发电等方面。MT一般情况下能够到达约30%的发电效率，在应用热电联产技术时能够到达约75%的效率全套设计加扣3012250582915。MT的发电原理15是：高压空气进入回热器，涡轮预热后进行运动，推动叶片旋转做功进行发电，生成的电流首先经过整流器的处理，然后被传送到系统内的电网中。处理后的气体将会从回热器中排出，经过溴化锂制冷机的处理可以满足冷负荷方面的需求，而经过热交换器的处理可以满足热负荷方面的需求。本文研究的MT主要考虑冷热功率，燃料消耗和污染物排放等方面，主要的计算表达式15如下：horecMThoCOPQQ（2-6）corecMTcoCOPQQ（2-7）MTlMTMTMTPQ)1(（2-8）0121TTTTrec（2-9）其中，MT的发电效率和输出功率之间的关系可用以下表达式15表示:MTMTP1068.0)65(4174.0)65(3095.0)65(0753.023MTMTMTMTPPP（2-10）MT在热电联产时一般采用冷热定电，要想得到微型燃气机的有效功率，依据能源局域网中的冷热负荷需求，再代入上述公式即可。2.2.4蓄电池发电模型能源局域网中的储能装置主要起能量缓冲和电力调峰两种作用：前一种作用是：由于可再生能源（如风机、光伏机）发电的间歇性和不稳定性等特点，而可控微源（如微型燃气机）对负荷波动的反应较慢，所以需要配备储能装置进行保障以保证能源局域网的顺利运行。后者的作用在于：在负荷较低、系统能量充盈的时候，存储能量的设备储存起多余的能量，而当系统负荷超出一般水平时，存储能量的设备就将之前储存的电量释放出来，缓和系统的压力，从而保证系统能够运行正常。因此，能源局域网中的储能装置是必不可少的，它可以促进系统的稳定运行，提高系统的经济效益。全球主要有化学蓄能（如液流电池、铅酸电池），物理蓄能（如压缩空气蓄能、抽水蓄能），电磁蓄能（如电容器蓄能、超导蓄能）这三类主要的蓄能技术，全套设计加扣301225058210其中，由于蓄电池具有价格低、性能优的特点，人们将它广泛应用到了能源互联网中。蓄电池的运行必须满足自身的约束，它具有环保性差、安全性差、控制性差、寿命不长、充电时间长等特点。蓄电池的充电和放电效率基本为70%-80%左右。蓄电池有以下几个性能参数：电池容量大小、存储荷电状态、充电与放电深度和循环寿命等等。蓄电池的存储容量约束和充放电功率约束是本文中主要考虑的，所以，当时间为t时，蓄电池内部的电量模型16为：U(t)P(t)bateI（2-11）放电充电dis)()1()()1()(NeNechCtItSOCCtItSOCtSOC（2-12）按照以上模型就可以推出蓄电池在t时刻所处的荷电情况，依据不同时间的不同状态对蓄电池进行充电和放电约束，就可以提高蓄电池的使用时长。2.3能源局域网优化调度数学模型本文所研究的数学调度模型里面包括基本架构，目标函数以及各类约束条件。能源局域网优化调度是一个纷繁复杂、计算量庞大的系统性能优化调度问题，具有非线性、多目标、多步骤的特点。本文构建了一个能源局域网架构，其中包括风机、光伏机、微型燃气机、各种负载与蓄电池等等，同时建立了多个目标函数，如运行成本函数、环境成本函数以及综合成本函数等，确定了功率均衡、蓄电池充放电均衡、微源爬坡率等约束。最终通过调整能源局域网内的发电机、蓄电池的充放电、内网与配电网的功率交互，使得系统的总成本达到最小。下面将要介绍一下系统的目标函数一（系统运行成本最低），目标函数二（系统环境成本最低），目标函数三（系统综合成本最低）。2.3.1系统的运行成本最低目标函数一所描述的运行成本主要包括以下几个部分：管理成本、燃料成本、交互成本、维护成本等，其表达式17为：（2-GridiDPiOMiGCCCCC1min13）其中，几类成本的具体公式17如下所示：（1）管理成本管理成本是指系统中的微电源在系统运行的整个过程中由于各种损耗和能量全套设计加扣301225058211消耗所产生的成本，具体的表达式17是：itNiOMititNiiiOMPKPOMC11)(（2-14）（2）燃料成本燃料成本指的是能源局域网内的MT在运行过程中所产生的成本，它的公式17为：ititngNingitNiiiGPLHVCPCC1)(11（2-15）（3）维护成本系统运行时，分布式电源在整个供电过程中会出现磨损、老化的现象，遇到这种情况，就要对整个机组进行及时的、适当的维护，所产生的费用就是发电机组的维护成本，它的公式17是：itNiiiNiitNiiiDPPcfPADCCPDPC118760)(（2-16）（2-iiiCFRInsCostADCC17）1)1()1(iiLiLiiidddCFR（2-18）（4）交互成本能源局域网经常和配电网配合使用，因为这样可以确保能源局域网的运行安全和稳定。这个过程中，两个系统间的电量交换会产生一定的费用，根据能源局域网和配电网之间的交互成本就可以求出这个费用17：（2-ttttGridCSICSCGPCPC19）2.3.2系统的环境成本最低系统的环境成本也是整个能源局域网的成本里面不可缺少的一部分，它主要包括两部分：一个是能源局域网中的各类电源的排污费用，另一个是与之相连的配电网的排污费用，主要的表达式如下18：EMGridEMiDGCCC2min（2-全套设计加扣30122505821220）其中，排污费用的公式18为：)()(111NiMkitikikNiitEMiEMIPPCC（2-21）2.3.3系统的综合成本最低目标函数三综合了目标函数一和目标函数二，为了能够使能源局域网更加经济、环保，将两个函数中的运行成本和环境成本进行了整合，提出了包含这两个函数的第三种成本，即综合成本，表达式为：min213CCC（2-22）2.3.4约束条件（1）功率平衡约束系统内的负载总和与机组的发电功率满足等式19：NiiDGDNLoadPPP1（2-23）（2）冷热做功平衡约束微型燃气机和燃料电池要满足以下等式20：FCMTLoadWWW（2-24）（3）容量限制约束此约束要求系统内的各个发电单元要在满足以下不等式的情况下才能正常运行21:maxminiDGiDGiDGPPP（2-25）（4）爬坡速率约束爬坡速率指的是发电机每分钟调整出力的最大值占额定容量的比例（一般将15min作为一个交易时段），它能反映出发电机的性能。在能源局域网中，具体可表示为以下关系22：tRtPtPtRtPtPmdownmdownmdownmupmupmup)1()()1()(（2-26）全套设计加扣301225058213（5）传输容量约束配电网在与能源局域网进行交互时，传输容量需要满足以下表达式23：maxminlineilinelinePPP（2-27）（6）蓄电池约束蓄电池的电池容量和充放电需要分别满足以下表达式2425：maxminSOCSOCSOCt（2-28）tCUPtCUPNsysbatNsysbat)2.0()2.0(（2-29）2.4能源局域网调度策略为了能够体现出能源局域网的成本最优，这里拟定下面四种能源局域网调度策略：（1）策略1：在该策略中，市场电价是一个固定的值，能源局域网和配电网之间的购电关系是单向的。能源局域网会在内部的电能富足的情况下把多余的电能存到蓄电池中，而在内部的电能不足、负载过大的情况下，通过优化策略来调度系统中的分布式电源和配电网的实时功率，完成系统的能量供给并实现能源局域网的经济环保运行与最大化效益。（2）策略2：该策略与策略1基本相同，也是采用的能源局域网和配电网之间的单方向购电方式，不一样的地方是这个策略采用分时电价，即24小时分时段定电价的市场电力方案。（3）策略3：该策略中，市场电价采用固定值，能源局域网和配电网之间的购电关系与售电关系是双向的。这时的购售电情况要看蓄电池的状态，在蓄电池的电量小于9的情况下，能源局域网向配电网购买电量为蓄电池充电，而当蓄电池的电量大于等于9的情况下，能源局域网向配电网售电以实现高效、环保的经济性运行。（4）策略4：该策略与策略3基本相同，能源局域网和配电网之间的购电关系与售电关系是双向的。唯一不同的地方是这个策略采用分时电价，即24小时分时段定电价的市场电力方案。全套设计加扣301225058214第三章能源局域网优化调度模型求解总的来说，能源局域网的优化调度模型的求解属于一类目标优化问题。通过运用一系列的优化算法进行计算，可以求出目标函数的最优解。而本文中的能源局域网优化调度模型是一个多目标优化问题，它具有非线性，不可控性，复杂性的特点，要想最后成功地得到系统经济运行下的综合效益最优解，就必须综合考虑各个子目标函数间复杂的关系。现在运用的一系列优化算法中，存在很多弊端，比如收敛速度比较慢，鲁棒性差，不易形成全局收敛等，因此，急需进一步的改进现在的智能优化算法，以完成对能源局域网的更有效地求解与优化。这一章中前一部分主要介绍了模糊隶属度法，这个方法是求解多目标函数的一种重要方法。它能把多目标求解问题转化为单目标求解问题，大大简化了计算的复杂度。后一部分主要介绍了两种优化算法，遗传算法和模拟退火算法，通过改进遗传算法并加入模拟退火算法，引入了一种新的算法对能源局域网的优化调度模型进行求解。3.1多目标求解数学模型多目标决策方法是现代能量管理科学中的重要内容，而其中的多目标优化的思想最开始诞生于1776年经济学中的效用理论。1896年，来自法国的经济学家V.Pareto最先在经济理论的研究中提出了针对多目标方向的优化问题。要说明的是，多目标与单目标优化两者之间存在很大的差异，原因是在多目标类问题中，必须要考虑到每个函数的最优解，而当其中一个目标达到最优解时，另一个目标并不一定是最优解，因此就要选取一种方法使得总目标达到最优。这种问题传统的求解方法一般有两种：前一种方法首先要求出每个函数的最优解，其中最能符合需求的就被选择出来作为多目标问题的最优解；后一种方法是将原来的多目标优化问题转化为单目标优化问题进行解答。因为前者主观能动性强，具有不确定性，所以下文中将讨论如何利用后一种方法进行多目标问题的求解。传统的解决多目标问题转化为单目标问题的方法主要有拉格朗同乘子法、权系数法、离散变量法等，然而这些方法在实际操作中会出现许多问题，比如权系数没有办法确定下来，计算过于复杂等。所以下面将要介绍的最大模糊隶属度法就能很好地避免这些问题的发生。3.1.1隶属函数模糊集合最开始是由L.A扎德于二十世纪中期在模糊集合论中提出的，其中的主要理论是，将原来的用0，1表示的取值范围扩大到0，1这个区间，这样可以更加准确的描述模糊集合的隶属关系。而隶属函数是对模糊集合的定量描述，也是用来表示模糊集合的一种工具。正确地确定隶属函数是应用模糊集合来解决实际问题的前提。隶属函数的定义26如下:对于任意一个集合A和论域U，u为论域U中的一个元素，则函数为模全套设计加扣301225058215糊集合的隶属函数，表示论域U中的元素u对集合A的隶属度当)(A的大小越靠近0时，表示u的隶属度越小，而当的大小越靠近0时，)(A)(A表示u的隶属度越大。具体公式26如下：)(10:AAU(3-1)一般来说，针对相同的模糊集合，所建立的隶属函数可能并不一样，但是，只要能表达出一样的模糊概念，最后仍然能够解决具体的问题就可以。隶属函数的一般确定方法有模糊分布法、专家经验法、自适应法等27。3.1.2模糊决策模糊决策是指在模糊环境下进行决策的数学理论和方法，通俗的说，就是从模糊环境下排过序的对象中选出最优的目标。如今，现实生活中的决策大部分都是模糊决策，而本文所涉及的最大模糊隶属度法，就是利用模糊决策进行的最大隶属度原则的模式识别方法。3.2模型的模糊化本文研究的能源局域网优化调度模型中，目标函数一与目标函数二存在矛盾，即运行成本和环境成本无法同时都取得最优值。要想达成整个系统的利益最大化，可以为目标函数一与目标函数二各设一个优化值，并且要求目标函数三尽量符合这两个函数所设的优化值，同时，设定总目标对子目标的优化值隶属度28。此模型求解的大概过程为：先求出三个子目标函数在满足约束条件时的最优解，然后根据各个最优解将相应的目标函数转化为隶属度函数，接着可以用最大隶属度原则进行求解得到最优解，求解的方法是在几个隶属度函数的交集中取最大的值，即该多目标问题的最优解。3.2.1隶属度函数的确定由于隶属度函数的形式有区别，因此得到的相应的多目标问题的最优解也会不一样，最优解不同会造成最终的优化结果不同，所以，怎样确定最终的隶属度函数是个重要的问题。本文所研究的能源局域网优化调度模型要求尽可能地减少运行成本和环境成本，设定的优化值要尽可能小，并且该模型的求解属于连续性优化问题，由此可知，我们可以运用降半分布的隶属度函数，公式如(3-2)所示。函数的表达式如下，降半分布的示意图如图3.1所示。01)()(kaxaxexaxk(3-2)全套设计加扣301225058216图3.1降半分布设，当的大小范围为(01时，相应的隶属度函数为：min1ifkminifaiuminmin)(minmin1iiiifffiffffeiii(3-3)3.2.2系统模糊模型的建立在说明了隶属度函数和模糊决策后，就要根据最大隶属度原则来建立能源局域网的优化调度模型，如公式(3-4)所示，即综合成本的满意度不仅要小于环境成本的满意度，还要小于运行成本的满意度，取符合条件的最大综合成本满意度。)()()()(.)(max21tttttst(3-4)3.3模拟退火遗传算法由于行业发展和技术水平的需要，近年来已经出现多种智能优化算法，如机器学习，蚁群算法，鱼群算法，粒子群算法等。与传统的算法不同的是，这些智能优化算法对于求解多目标函数的效率更高，准确定更好，而且在处理离散问题方面更具优势，具有适应性强、鲁棒性好、全局优化率高等优点。这一章所介绍的模拟退火遗传算法就具有这些特点。3.3.1基本遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种以搜索为基础的智能优化算法。该算法首先是由美国的教授J.Holland于20世纪中后期提出来的29。该算法参考了达尔文提出的遗传学进化的理念，主要有生物进化论、优胜劣汰机制和自然选择理论，即通过自然的进化和选择，选择出群体中最优的那个个体，而这个个体就是所求的模型的最优解。遗传算法主要做的是将基因的表现型写成相应的基因，即对基因进行编码。在出现初始种群后，先按照生物进化的基本原则进行优胜劣汰，经过一段时间后，全套设计加扣301225058217将会出现环境适应性比较好的后代，将这个个体复制后用于交叉、变异操作，经过数代更替将会得到一个末代种群的最优个体，对它进行解码之后就能得到该问题的最优解。这就是利用遗传算法的求解最优解方法，具体算法如下：)(TMPECGAO(3-5)遗传算法的具体流程图如图3.230所示，具体步骤如下：（1）种群初始化：将编码后的初始化参数看作一个初始种群，由N个个体组成，产生器生成每一个个体的基因的随机值。（2）适应度的生成：将初始种群中的个体参数值代入评估函数中，就可以生成相应的适应度值。（3）判断是否终止：若适应度达到条件，则输出最优解，否则继续下一步。（4）选择运算：通过操作选择算子对种群内的N个个体进行依次筛选，即淘汰适应度差的，留下适应度强的。（5）交叉运算：根据交叉概率选出两个个体交换染色体，之后交配产生cP两个具有新特征的子代，剩下的没有选中进行交叉运算的个体与这两个新个体一起进入到新的种群。（6）变异运算：新的种群中按照变异概率选取一定的个体进行变异。mP（7）新子代个体形成：经过上述（4）、（5）、（6）步的一系列操作运算后经产生个体数为N的新种群，此时再进入第（3）步进行循环。开始种群初始化适应度生成判断是否终止选择运算交叉操作变异操作形成新的子代输出最优解NOYES图3.2基本遗传算法流程图全套设计加扣3012250582183.3.2遗传算法的改进由于传统的遗传算法容易形成局部收敛，而且收敛速率比较慢，所以本文将从实行最优保留政策和改变交叉变异操作这两方面来改进遗传算法。（1）最优保留政策在筛选适应度最佳的子代个体的过程中，需要对初始种群中的个体做选择、交叉、变异等处理，这时就可能会改变原来种群中适应度较好的个体，这对于最终的结果并不利。所以，就需要把初始种群里适应度最佳的个体直接放入新的子代种群中，以此来保留父代种群中的最优解，这称为精英策略（Elitiststrategy）17。通过实验研究表明，实行精英策略后的遗传算法具有更好的全局收敛性17。（2）交叉变异运算遗传算法里面比较核心的两个步