基于遗传算法的微网能量调度

资 源 简 介

基于遗传算法的微网能量调度

详 情 说 明

遗传算法在微网能量调度中的应用为多能源系统提供了智能化的经济优化方案。面对光伏、风电等多种分布式能源单元(DER)的协同工作，该系统通过模拟生物进化过程寻找最优调度策略。

核心建模阶段需要为每种能源单元建立经济成本模型，综合考虑运行燃料费用、设备维护支出以及环境治理成本等因素。光伏系统的成本主要来自设备折旧和清洁维护，而风电则需考虑齿轮箱等机械部件的周期性维护费用。传统柴油发电机还需计入燃料消耗成本。

系统以24小时为调度周期，首先需要加载当日的负荷预测曲线和天气数据（影响新能源发电量）。算法通过以下步骤进行优化：随机生成初始种群（即多种可能的发电组合方案），计算每个个体的适应度（总成本），通过选择、交叉和变异操作迭代改进方案。

约束条件处理是算法的关键环节。功率平衡约束确保总发电量始终匹配负荷需求，这通过惩罚函数机制融入适应度计算。每个DER单元还有自身的出力上下限约束，如光伏夜间发电为零、风机有切入切出风速限制等。

经过多代进化后，算法将输出成本最低的发电计划，精确到每个时间段的各单元最佳出力值。这种调度方式不仅能降低传统能源消耗，还能最大化利用可再生能源，实现经济效益与环境效益的双重优化。