本申请公开了一种微电网的能源调度方法、装置、设备及介质，获取目标微电网的业务数据，根据所述业务数据建立所述目标微电网对应的微电网数学模型；为所述微电网数学模型配置多个目标函数和多个约束条件；通过多目标协同进化算法对所述微电网数学模型进行求解，得到对应的非支配解集；所述非支配解集中包括多组初始调度参数，所述初始调度参数用于确定决策变量；将所述非支配解集发送给目标对象，根据所述目标对象选定操作确定目标调度参数，并通过所述目标调度参数对所述目标微电网进行能源调度。本申请能够提高微电网的能源调度效率，兼顾多方面的效益，有利于电网系统的稳定运行。本申请可广泛应用于微电网技术领域内。本申请可广泛应用于微电网技术领域内。本申请可广泛应用于微电网技术领域内。
【技术实现步骤摘要】
一种微电网的能源调度方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及微电网
，尤其是一种微电网的能源调度方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着工业化的不断推进，能源的需求不断上涨，能源危机日益严峻。同时，环境污染问题也愈演愈烈。近年来，清洁能源技术愈发成熟，这为解决现今的能源困境开拓了一条全新的道路。所以，越来越多的国家和地区开展了关于分布式发电的研究。从技术上来看，微电网系统的地位在分布式发电技术中已非常重要，当具备高效调度的微电网系统接入配电网时，分布式发电的能效得到了提高，这受到了各方的青睐，因此，微电网技术迎来了巨大的发展。对于各种清洁能源来说，微电网的出现为其能源调度和利用提供一个全新的平台。微电网充当整个系统的粘合剂，它将分布式发电设备与配电网进行了有机的结合。在运用微电网技术时需要保证其具备稳定性、安全性与经济性。因而，如何调度微电网中的各个微源，使其充分、高效、安全地接入到系统中，成为了微电网运行优化的关键环节。
[0003]相关技术中，微电网分布式供电的电源样式众多，运行特点也多种多样，而且部分电源受外界因素影响较大，这给系统带来了许多不确定因素。此外，在运用微电网技术发电时还需考虑其成本效益与环境效益。上述种种原因夹杂，导致微电网的调度运行成为了复杂约束多目标优化问题，难以得到理想的解用于高效实现能源调度。
[0004]综上，相关技术中存在的问题亟需得到解决。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。
[0006]为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种微电网的能源调度方法，能够提高微电网的能源调度效率，兼顾多方面的效益，有利于电网系统的稳定运行。
[0007]本申请实施例的另一个目的在于提供微电网的能源调度装置。
[0008]为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：
[0009]第一方面，本申请实施例提供了一种微电网的能源调度方法，包括以下步骤：
[0010]获取目标微电网的业务数据，根据所述业务数据建立所述目标微电网对应的微电网数学模型；
[0011]为所述微电网数学模型配置多个目标函数和多个约束条件；
[0012]通过多目标协同进化算法对所述微电网数学模型进行求解，得到对应的非支配解集；所述非支配解集中包括多组初始调度参数，所述初始调度参数用于确定决策变量；
[0013]将所述非支配解集发送给目标对象，根据所述目标对象选定操作确定目标调度参数，并通过所述目标调度参数对所述目标微电网进行能源调度。
[0014]另外，根据本申请上述实施例的微电网的能源调度方法，还可以具有以下附加的技术特征：
[0015]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述获取目标微电网的业务数据，包括：
[0016]获取所述目标微电网的电力设备参数、线路参数以及负荷特性中的至少一者；
[0017]其中，所述电力设备参数包括发电机的额定容量、发电机的转速、变压器的变比和损耗系数、电池的电量和充电状态；
[0018]所述线路参数包括线路的阻抗、电阻、电感和电容；
[0019]所述负荷特性包括负荷的功率大小、功率因数和负载类型。
[0020]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述为所述微电网数学模型配置多个目标函数和多个约束条件，包括：
[0021]为所述微电网数学模型配置成本最小化目标函数和电能供需峰谷差最小化目标函数；
[0022]为所述微电网数学模型配置移入移出功率相等约束、ESS配备容量约束、电池电量变化约束、负载要求约束和限制电网损耗约束中的多个约束条件。
[0023]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述通过多目标协同进化算法对所述微电网数学模型进行求解，得到对应的非支配解集，包括：
[0024]初始化第一种群；所述第一种群中包括若干所述微电网数学模型的第一候选解；
[0025]在所述第一种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第一子种群，混合所述第一种群和所述第一子种群得到第一目标种群；
[0026]对所述第一目标种群进行环境选择，得到更新后的第一种群；
[0027]检测当前的迭代次数，若所述迭代次数小于预设阈值，返回所述在所述第一种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第一子种群的步骤继续迭代；或者，若所述迭代次数大于或者等于所述预设阈值，根据当前的第一种群确定非支配解集。
[0028]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述对所述第一目标种群进行环境选择，得到更新后的第一种群，包括：
[0029]获取参考向量；所述参考向量在第一象限内均匀分布；
[0030]计算各个所述第一候选解和所述参考向量之间的角度，根据所述角度将所述第一候选解划分到各个所述子集合中；
[0031]在每个所述子集合内，对所述第一候选解进行挑选，得到精英解；
[0032]整合挑选得到的所有所述精英解，得到更新后的第一种群。
[0033]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述在每个所述子集合内，对所述第一候选解进行挑选，得到精英解，包括：
[0034]在每个所述子集合内，计算各个所述第一候选解的角度距离指标；
[0035]按照所述角度距离指标的大小，对各个所述第一候选解进行排序；
[0036]根据排序结果，选取所述角度距离指标最大的第一候选解作为精英解。
[0037]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述通过多目标协同进化算法对所述微电网数学模型进行求解，得到对应的非支配解集，包括：
[0038]初始化第一种群和第二种群；所述第一种群中包括若干所述微电网数学模型的第一候选解，所述第二种群包括若干不带约束条件的微电网数学模型的第二候选解；
[0039]在所述第一种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第一子种群，以及在所述第二种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第二子种群；
[0040]混合所述第一种群、所述第一子种群和所述第二子种群得到第一目标种群，混合所述第二种群、所述第二子种群得到第二目标种群；
[0041]对所述第一目标种群进行环境选择，得到更新后的第一种群，对所述第二目标种群进行环境选择，得到更新后的第二种群；
[0042]检测当前的迭代次数，若所述迭代次数小于预设阈值，返回所述在所述第一种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第一子种群的步骤继续迭代；或者，若所述迭代次数大于或者等于所述预设阈值，根据当前的第一种群确定非支配解集。
[0043]第二方面，本申请实施例提供了一种微电网的能源调度装置，包括：
[0044]获取单元，用于获取目标微电网的业务数据，根据所述业务数据建立所述目标微电网对应的微电网数学模型；
[0045]配置单元，用于为所述微电网数学模型配置多个目标函数和多个约束条件；
[0046]处理单元，用于通过多目标协同本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种微电网的能源调度方法，其特征在于，包括：获取目标微电网的业务数据，根据所述业务数据建立所述目标微电网对应的微电网数学模型；为所述微电网数学模型配置多个目标函数和多个约束条件；通过多目标协同进化算法对所述微电网数学模型进行求解，得到对应的非支配解集；所述非支配解集中包括多组初始调度参数，所述初始调度参数用于确定决策变量；将所述非支配解集发送给目标对象，根据所述目标对象选定操作确定目标调度参数，并通过所述目标调度参数对所述目标微电网进行能源调度。2.根据权利要求1所述的微电网的能源调度方法，其特征在于，所述获取目标微电网的业务数据，包括：获取所述目标微电网的电力设备参数、线路参数以及负荷特性中的至少一者；其中，所述电力设备参数包括发电机的额定容量、发电机的转速、变压器的变比和损耗系数、电池的电量和充电状态；所述线路参数包括线路的阻抗、电阻、电感和电容；所述负荷特性包括负荷的功率大小、功率因数和负载类型。3.根据权利要求1所述的微电网的能源调度方法，其特征在于，所述为所述微电网数学模型配置多个目标函数和多个约束条件，包括：为所述微电网数学模型配置成本最小化目标函数和电能供需峰谷差最小化目标函数；为所述微电网数学模型配置移入移出功率相等约束、ESS配备容量约束、电池电量变化约束、负载要求约束和限制电网损耗约束中的多个约束条件。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的微电网的能源调度方法，其特征在于，所述通过多目标协同进化算法对所述微电网数学模型进行求解，得到对应的非支配解集，包括：初始化第一种群；所述第一种群中包括若干所述微电网数学模型的第一候选解；在所述第一种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第一子种群，混合所述第一种群和所述第一子种群得到第一目标种群；对所述第一目标种群进行环境选择，得到更新后的第一种群；检测当前的迭代次数，若所述迭代次数小于预设阈值，返回所述在所述第一种群的基础上，通过竞争群子代生成策略生成第一子种群的步骤继续迭代；或者，若所述迭代次数大于或者等于所述预设阈值，根据当前的第一种群确定非支配解集。5.根据权利要求4所述的微电网的能源调度方法，其特征在于，所述对所述第一目标种群进行环境选择，得到更新后的第一种群，包括：获取参考向量；所述参考向量在第一象限内均匀分布；计算各个所述第一候选解和所述参考向量之间的角度，根据所述角度将所述第一候选解划分到各个所述子集合中；在每个所述子集合内，对所述第一候选解进行挑选，得到精英解；整合挑选得到的所有所述精英解，得到更新后的第一种群。6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王佳威，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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