【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电网调度，尤其是涉及一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法。
技术介绍
1、大量使用化石能源发电不仅引发了能源危机，也带来了全球性的环境问题。对可持续发展和可靠供电的追求促进了微电网的产生。微电网是由分布式发电装置、储能装置和电力转换装置组成的小型电力系统。与传统电力系统相比，微电网为应对能源危机、促进低碳发展提供了一种务实的选择。然而，微电网受限于可再生能源的波动性、间歇性与随机性，它难以保持实时功率平衡，从而影响其运行的稳定性与安全性。因此，研究一种合理的微电网调度方法变得尤为重要。
2、目前，解决微电网调度问题的方法有数学方法与群体智能算法。基于数学方法求解微电网调度问题存在复杂度高、效率低等问题。基于群体智能算法求解微电网调度问题具有适应性高、搜索能力强等优势，但是根据没有免费午餐定理，群体智能算法仍存在优化空间。此外，以上方法无法直观地表述各分布式发电源的运行模态行为。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，可提高微电网运行的安全性与稳定性，降低经济的成本，减少污染物的排放量，实现微电网调度可视化。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，包括以下步骤：
3、s1、构建优化运行的目标函数与微电网中分布式发电源的约束条件；
4、s2、获取微电网中光伏板、风力发电机以及负荷的预测数据
5、s3、建立微电网调度策略的petri网模型；
6、s4、基于增强型麻雀搜索算法对微电网进行调度求解；
7、s5、达到最大迭代次数时输出最优调度方案。
8、优选的，所述s1中运行的目标函数包括：微型燃气轮机消耗的天然气燃料费用；风机、光伏、蓄电池、微型燃气轮机的运维成本；处理微电网排放污染物的成本。
9、优选的，所述s1中分布式发电源的约束条件包括：电网总电量平衡约束、燃料机组约束、出力约束、蓄电池充放电约束。
10、优选的，所述s3中微电网调度策略的petri网模型的建模过程包括以下步骤：
11、s31、根据分布式发电单元的状态建立对应petri网的库所；
12、s32、依据发电单元不同状态之间的联系建立对应petri网的有向弧；
13、s33、根据发电单元在调度过程中的模态切换的触发条件建立对应petri网的变迁。
14、优选的，所述s4中麻雀搜索算法的初始化参数包括：种群数量、最大迭代次数、生产者与警戒者比例。
15、优选的，所述s4中最优调度方案求解包括以下步骤：
16、s41、设定增强型麻雀搜索算法的初始化参数；
17、s42、使用拉丁超立方抽样策略初始化种群位置；
18、s43、采用基于透镜成像原理的反向学习策略改进生产者更新位置；
19、s44、更新跟随者与警戒者位置，计算每个个体适应度并进行排序；
20、s45、采用动态分层扰动策略对种群进行扰动，对于优种群，采用自适应t分布变异策略，对于差种群，采用萤火虫变异策略；
21、s46、判断当前位置是否优于历史最优位置，若优于则历史最优位置更新；
22、s47、判断是否达到最大迭代次数，是则输出全局最优的调度方案，否则返回s43。
23、因此，本专利技术采用上述一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，具有以下优势：
24、(1)本专利技术使用petri网建立微电网的调度模型，合理表述了微电网在调度过程中各分布式电源的模态切换。
25、(2)本专利技术使用拉丁超立方抽样策略，避免种群过早收敛，保障初始解的均匀性。
26、(3)本专利技术利用基于透镜成像的反向学习策略，增加生产者的多样性，同时有效解决生产者易陷入局部最优的问题。
27、(4)本专利技术提出一种动态分层扰动策略，对迭代完成的个体进行针对性扰动，使种群跳出局部最优，提高收敛精度。
28、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于Petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：所述S1中运行的目标函数包括：微型燃气轮机消耗的天然气燃料费用；风机、光伏、蓄电池、微型燃气轮机的运维成本；处理微电网排放污染物的成本。
3.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：所述S1中分布式发电源的约束条件包括：电网总电量平衡约束、燃料机组约束、出力约束、蓄电池充放电约束。
4.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：所述S3中微电网调度策略的Petri网模型的建模过程包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：所述S4中麻雀搜索算法的初始化参数包括：种群数量、最大迭代次数、生产者与警戒者比例。
6.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调
...【技术特征摘要】
1.一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：所述s1中运行的目标函数包括：微型燃气轮机消耗的天然气燃料费用；风机、光伏、蓄电池、微型燃气轮机的运维成本；处理微电网排放污染物的成本。
3.根据权利要求1所述的一种基于petri网与增强型麻雀搜索算法的微电网调度方法，其特征在于：所述s1中分布式发电源的约束条件包括：电网总电量平衡约束、燃料机组约束、出力约束、蓄电池...
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