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基于改进NSGA-Ⅱ的综合能源多主体利益均衡优化调度
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考虑综合能源系统实际情况,提出了一种基于改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的综合能源多主体利益均衡优化调度方法。将综合能源系统分为三大主体,分别为综合能源服务商、可再生能源拥有者以及用户,引入综合需求响应、储能、储热等能量枢纽技术的数学模型,并结合电动汽车响应模型,从多主体利益均衡角度出发构造了综合能源多主体优化调度模型。以主体间利益均衡为目标,采用基于超平面投影的非支配排序遗传算法对模型进行求解,得到最优Pareto前沿,并利用逼近理想解法寻得各机组最优出力分布,通过仿真对比说明了所提模型的有效性与实用性。
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第 40 卷 第 7 期
2020 年 7 月
电 力 自 动 化 设 备
Electric Power Automation Equipment
Vol.40 No.7
Jul. 2020
基于改进 NSGA-ⅡⅡ的综合能源多主体利益均衡优化调度
江岳春
1
,曾诚玉
1
,郇嘉嘉
2
,谭作云
1
,余梦泽
2
(1. 湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082;2. 广东电网公司电网规划研究中心,广东 广州 510080)
摘要:考虑综合能源系统实际情况,提出了一种基于改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的综合能源多主体
利益均衡优化调度方法。将综合能源系统分为三大主体,分别为综合能源服务商、可再生能源拥有者以及用
户,引入综合需求响应、储能、储热等能量枢纽技术的数学模型,并结合电动汽车响应模型,从多主体利益均
衡角度出发构造了综合能源多主体优化调度模型。以主体间利益均衡为目标,采用基于超平面投影的非支
配排序遗传算法对模型进行求解,得到最优 Pareto 前沿,并利用逼近理想解法寻得各机组最优出力分布,通
过仿真对比说明了所提模型的有效性与实用性。
关键词:综合能源系统;能量枢纽;多主体;利益均衡;超平面投影;非支配排序遗传算法
中图分类号:TM 73;TK 01 文献标志码:A DOI:10.16081/j.epae.202006024
0 引言
随着传统化石能源的日渐枯竭与环境污染的日
益加重,人们逐渐开始反思能源消费模式。如何保
证能源绿色发展,促进能源转型,提高能源利用率,
是目前亟待解决的问题
[1]
。微网中冷、热、电、气这
4 种能源的综合利用为能源发展提供了新思路,物
联网以及广域通信技术的发展为整合区域内天然
气、电能、热能、冷能等能源,统一协调规划,优化能量
供给提供了便利
[2⁃3]
。综合能源系统以热电联产 CHP
(Combined Heating and Power)机组为基础,通过对
能源的梯级利用,可有效提高综合能源利用率,并降
低环境污染
[4]
。
目前,国内外都在积极进行综合能源系统研究,
侧重点在于综合能源多能耦合系统的优化调度与系
统规划研究
[5⁃7]
。而随着需求响应技术在提升电力
系统运行效率中的作用越来越重要,计及需求响应
技术的综合能源优化调度模型在不断完善
[8⁃9]
;分散
的负荷侧需求响应和需求响应结构为综合需求响应
技术 提供了基 础 ,可提高能量枢 纽中各设备利用
率
[10⁃11]
。以上文献在综合能源系统的研究中取得了
一定的进展,但并未考虑到实际情况下综合能源系
统中各设备并不属于同一主体,各主体往往不会为
了全局最优而牺牲自身利益,因此构造综合能源多
主体模型,制定各主体间交易机制对综合能源发展
至关重要。
多主体模型的求解目标是使各主体利益均衡,
是一个典型的多目标问题。目前,多目标求解方法
例如非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)、强化帕累托
进化算法(SPEA-Ⅱ)、基于帕累托信封的选择算法
(PESA-Ⅱ)等算法均较为成熟
[12]
。NSGA-Ⅱ因其采
用拥挤距离法以及精英策略进行排序,可有效保证
种群多样性,其在降低计算复杂度的同时加速 Pareto
前沿收敛,是目前常用的多目标问题求解算法,但其
在求解超过 2 个目标函数的多目标问题时,计算效
率低下,且容易陷入局部最优
[13]
。因此,本文引入超
平面 投 影 HP(Hyperplane Projection)的思 路
[14]
,在
NSGA-Ⅱ的种群进化机制中,通过构建超平面将种
群投影至单位超平面,并评估投影点的拥挤密度和
收敛信息,从而平衡解集的收敛性与分布性。
综上,本文构造了从实际情况出发的综合能源
系统,首先将综合能源系统分为三大主体,分别为综
合能源服务商 IESP(Integrated Energy Service Pro⁃
vider)、可再生能源拥有者 REO(Renewable Energy
Owner)以及用户;然后引入综合需求响应、储能、储
热装置等能量枢纽技术的数学模型,并结合电动汽
车响应模型,从多主体利益均衡角度出发构造了综
合能源多主体优化调度模型,采用基于超平面投影
的 NSGA-Ⅱ(HP-NSGA-Ⅱ)求解得到 Pareto 最优前
沿解 ;最 后利 用 逼近 理想 解 TOPSIS(Technical for
Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法
寻得在多主体利益均衡情况下系统内各设备最优出
力分布,通过仿真对比说明了本文模型的有效性与
实用性。
1 综合能源系统能量枢纽技术
IESP 包含多能源系统的传输与转化设备,但在
调度过程中不具有灵活性
[15]
。随着能量枢纽技术包
括需求响应、电储能、储热等技术的普及,使得综合
能源系统调度更灵活的同时降低了系统运行成本。
收稿日期:2019-06-24;修回日期:2020-04-29
基金项目:国家自然科学基金资助项目(5197070128);中国
南方电网公司科技项目(GD-KJQQ-20161202)
Project supported by the National Natural Science Foundation
of China(5197070128) and the Technical Projects of China
Southern Power Grid(GD-KJQQ-20161202)
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