基于萤火虫优化算法的微网负荷博弈方法技术

基于萤火虫优化算法的微网负荷博弈方法，包括以下步骤：步骤1、建立微网负荷优化博弈模型；步骤2、博弈模型求解；步骤3、案例分析。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，包括以下步骤：步骤1、建立微网负荷优化博弈模型；步骤2、博弈模型求解；步骤3、案例分析。【专利说明】
本专利技术项目涉及一种微网负荷博弈模型研究，特别是一种基于萤火虫的博弈优化算法。
技术介绍
可再生能源的加入，使微网的经济效益和环保效益日益突出。微网内微电源种类复杂、负荷多样化，负荷优化作为实现微网经济性运行的有效手段成为微网研究的重点。然而，微网规模有限，微电源投资成本过大，微网负荷势必存在竞争用电的局面，如何实现合理的负荷优化仍是目前亟待解决的问题。然而，目前所用一些负荷优化算法，如粒子群算法、遗传算法及混沌算法等都存在某些不足之处。混沌算法利用加权方法将多目标转化为单目标进行优化，存在权重系数难以确定，对系统结果影响过大的问题；粒子群算法和遗传算法等虽能提高寻优速度，但依然难以保证所得解的全局收敛性。为了解决多主体、多目标之间的相互关系，摒弃传统多目标加权运算的弊端，众多学者试图将博弈理论与其他优化算法结合用于微网系统的控制决策和规划中，取得了较好的效果。如采用迭代算法、粒子群算法等进行目标优化，求解博弈均衡解。然而，迭代算法寻优速度过慢、粒子群算法难以保证全局的收敛性。为了保证优化的全局收敛性，提高优化寻优速度，剑桥学者Yang于2008年提出了一种新颖的优化算法-萤火虫算法(FireflyAlgorithm, FA)，由于其原理简单、参数少、易于实现、已成功应用于路径规划、经济调度、图像处理等领域。针对微网负荷用电方式，本专利技术应用博弈理论建立了系统非合作和合作博弈模型，在负荷博弈策略空间内，利用萤火虫算法对博弈均衡策略进行求解。同时，通过改进夏普利值法对合作博弈收益进行重新分配，使合作全联盟保持稳定。
技术实现思路
本专利技术要克服多目标加权运算中权重系统难以确定，对结果影响过大的弊端，提出将博弈理论用于负荷多目标优化中的。本专利技术以微网内用电负荷收益最大为目标，建立了系统非合作和合作博弈模型，并提出一种基于萤火虫的优化算法对博弈均衡策略进行求解。在各博弈者策略空间内，利用萤火虫算法进行独立优化决策，通过萤火虫的吸引度和亮度进行位置更新，实现目标函数的优化；为加大搜索区域，避免过早陷入局部最优，在位置更新中加入了扰动项。然后，经过若干次迭代后，得出博弈的均衡解。同时，针对合作后收益的重新分配问题，采用改进的夏普利值法进行计算，所得结果保证了合作全联盟的稳定性。，包括以下步骤:步骤1、建立微网负荷优化博弈模型；步骤2、博弈模型求解；步骤3、案例分析。进一步，步骤I中建立微网负荷优化博弈模型的具体步骤如下:1-1)、确定微网负荷优化模型中的博弈者及博弈策略；111)、本专利技术选取风能、太阳能、蓄电池及燃料电池组作为微电源，选取三家不同类别的工厂，作为系统博弈者，分别用FpF2和F3来表示；112)、本专利技术将生产时所需的用电容量作为各工厂的博弈策略，分别记为PpPjPP3O具体策略空间如公式I所示:O ^ Pi ^ Pifflax 1=1,2,3 (I)1-2)、确定博弈者的收益函数，收益为参与主营业务的收入与所花费用成本的差值，如公式2所示:u「uiSEL-CiCHR-CiMAT-CiMAIN 1-1, 2, 3(2)其中，Uisa为工厂参与主营业务，即产品销售带来的收入；Ciaffi为支付的电费，按两部制电价收取费用；ciMTS生产材料费用；ciMT为工厂设备维护费用，包括设备维护的备件费用、人工工时费用及日常维护的材料费用等。进一步，对于步骤(1-2)，确定步骤如下:121)、设计Uisa=CisaPi,其中，Cisa为不同工厂的度电产值，即单位电量的收入值，单位为元/度电；122)、设计Ciaffi=(CWcpPi) (1+ Θ J，其中，Ct为单位容量变压器每月支付的费用，按不同用电地区规定的基本电价进行收取；PiT为各工厂变压器的最大容量；Θ i为供电部门的奖罚比率；Cp为微网系统单位电价，与总用电量的关系如公式3所示:【权利要求】1.，包括以下步骤: 步骤1、建立微网负荷优化博弈模型； 步骤2、博弈模型求解； 步骤3、案例分析。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于:步骤I中建立微网负荷优化博弈模型的具体步骤如下: 1-1 )、确定微网负荷优化模型中的博弈者及博弈策略； 111)、本专利技术选取风能、太阳能、蓄电池及燃料电池组作为微电源，选取三家不同类别的工厂，作为系统博弈者，分别用I F2和F3来表示； 112)、本专利技术将生产时所需的用电容量作为各工厂的博弈策略，分别记为PpP2和P3。具体策略空间如公式I所示:O ^ Pi ^ Pimax 1=1,2,3 (I) 1-2)、确定博弈者的收益函数，收益为参与主营业务的收入与所花费用成本的差值，如公式2所示:Ui_UiSEL_CiCHE_CiMAT_CiMAIN 1=1,2,3(2) 其中，Uisa为工厂参与主营业务，即产品销售带来的收入；CiQffi为支付的电费，按两部制电价收取费用；CiMTS生产材料费用；CiMT为工厂设备维护费用，包括设备维护的备件费用、人工工时费用及日常维护的材料费用等。 进一步，对于步骤(1-2),确定步骤如下: 121)、设计Uisa=CisaPi,其中，c.为不同工厂的度电产值，即单位电量的收入值，单位为元/度电； 122)、设计(:_1；=((^^+(31^)(1+Θ 其中，Ct为单位容量变压器每月支付的费用，按不同用电地区规定的基本电价进行收取；PiT为各工厂变压器的最大容量；Θ i为供电部门的奖罚比率；cp为微网系统单位电价，与总用电量的关系如公式3所示: 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于:对于步骤(1-3)，确定步骤如下: 131)、非合作博弈模型，非合作博弈模型中，存在{FJ，{F2}，{F3}三种单联盟形式，各工厂以自身收益最大为目标，目标函数如公式4所示: 4.如权利要求1所述的方法，其特征在于:步骤(2)由以下几个步骤组成: 2-1)、萤火虫算法数学描述； 进一步，对于步骤(2-1),确定步骤如下: 211)、确定萤火虫荧光度，如公式6所示: 5.如权利要求4所述的方法，其特征在于:对于步骤(2-2)，确定步骤如下: .221)、先将萤火虫群体随机散布在解空间，每一只萤火虫因为所处位置不同发出的荧光亮度也不同； .222)、通过比较(根据公式(6))，亮度高的萤火虫可以吸引亮度低的萤火虫向自己移动，移动的距离主要取决于吸引度的大小(根据公式(7))； .223)、为了加大搜索区域，避免过早陷入局部最优，在位置更新过程中增加了扰动项aximwrf-1/2--根据公式⑶来计算更新后的位置。这样通过多次移动后，所有个体都将聚集在亮度最高的萤火虫的位置上，从而实现寻优； . 2-3)、基于萤火虫优化算法的博弈模型求解流程。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于:，对于步骤(2-3)，确定步骤如下: .231 )、参数设定，根据博弈模型，初始化各个参数，包括度电产值，变压器 容量，单位电价、负荷功率因数、成本系数等。 .232)、策略空间初始化，在各博弈者策略空间中随机生成初始可行策略组合{Pi, O，P2, O，P3, (J本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于萤火虫优化算法的微网负荷博弈方法，包括以下步骤： 步骤1、建立微网负荷优化博弈模型； 步骤2、博弈模型求解； 步骤3、案例分析。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，王宗礼，陈骏宇，张颖，龚余峰，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33