分布式新能源發展趨勢及其多目標優化

李永剛，張志軍，吳亞偉，趙麗萍

（國網冀北電力有限公司張家口供電公司，河北張家口 075000）

1 背景

當今世界正面臨著嚴重的能源和環境挑戰，傳統的中央化電力系統逐漸暴露出能源供應不穩定、環境污染和能源安全等問題。在這一背景下，分布式新能源配電網作為一種可持續發展的能源供應方案，逐漸受到關注。分布式新能源配電網不僅可整合可再生能源資源，如太陽能、風能等，減少碳排放和環境污染，還能促進能源消費者的參與，實現能源供應的多樣性和高效性。然而，分布式新能源配電網的復雜性和多樣性也給其運行和管理帶來了新的挑戰。

在分布式新能源配電網中，實現系統的穩定運行、經濟性和安全性成為了重要的研究目標。系統的設計、能源管理及安全性等多個目標間存在著相互制約和權衡關系，因此需采用多目標優化方法來尋找最優的解決方案。具體來說，系統設計目標包括最小化系統成本、最大化系統容量等；能源管理目標包括最小化能源浪費、最大化能源利用效率等；安全性目標包括最小化系統故障率、最大化系統可靠性等。因此，如何在多個目標間找到合適的平衡點，是分布式新能源配電網優化的核心問題。

2 分布式新能源接入的配電網優化思路

分布式新能源配電網是一種由分布式能源資源、儲能設備、負荷和其他能源設備組成的電力系統。其拓撲結構較傳統中央化電力系統更加分散，具有更多的能源節點和多樣的能源來源。分布式能源資源包括太陽能光伏、風能、小水電等可再生能源，而儲能設備則是電池、超級電容等。這些分布式能源資源和儲能設備通常與智能電表、能量管理系統等技術相結合，形成一個相對自治的能源系統。圖1為一種分布式光伏供電系統運行原理示意圖，圖2為近年來光伏發展趨勢圖。

圖1 分布式光伏系統運行原理

圖2 光伏發展趨勢

分布式新能源配電網的能源組成多樣，主要包括以下方面。

（1）可再生能源（分布式能源資源）。包括太陽能光伏和風能，這些能源資源的分布性和不確定性使系統的運行更具挑戰性。

（2）儲能設備。儲能設備如電池、超級電容等能夠在能源供應不足時儲存能量，在供應過剩時釋放能量，有助于平衡能源波動。

（3）負荷。負荷是電力系統的能量需求，包括住宅、商業和工業用電負荷。不同負荷類型和變化趨勢對能源調度提出了要求。

分布式新能源配電網的運行特點包括以下方面。

（1）去中心化。分布式能源資源的廣泛布署，使電力系統從傳統的中央化結構向去中心化方向發展，能源流動更加多樣。

（2）不確定性和波動性?？稍偕茉吹牟淮_定性和波動性使能源供應具有一定的隨機性，需靈活的調度策略。

（3）靈活性。配電網的靈活性使其能夠適應不同規模和類型的能源資源，有助于適應未來的能源變革。

綜上所述，多目標優化問題的數學模型將綜合考慮系統的經濟性、能源利用效率、容量及可靠性等多個方面，尋找最佳的能源分配和調度策略，以實現分布式新能源配電網的優化運行。

3 優化算法思考

分布式新能源配電網的多目標優化是當前研究的熱點和難點。隨著分布式能源規模的不斷擴大，其對電網安全穩定性的影響也越來越大，如何通過科學的管理和調度手段，確保分布式能源的接入對電網的穩定性沒有負面影響，同時實現分布式能源的協調管理和優化，是亟待解決的問題。圖3為多種新能源供電系統簡圖。

圖3 新能源供電系統

未來的研究趨勢可能會關注以下幾個方面。

（1）更加精細和全面的優化目標。除了考慮能源成本、碳排放量等現有目標外，還將納入更多的影響因素，如環境質量、用戶滿意度等。

（2）更復雜的優化模型?？紤]到分布式新能源的多樣性和復雜性，需建立更復雜的優化模型，以全面反映各種能源的特點和技術要求。

（3）更高效的優化算法。為得到更好的優化結果，同時保證計算效率，需研究和開發更高效的優化算法。

（4）數據安全和隱私保護。隨著數據的增加，如何保護數據安全和用戶隱私，將成為重要的研究內容。

（5）考慮更多影響因素。例如，未來的研究可能會考慮政策因素、市場需求、氣候變化等對分布式新能源配電網的影響。

解決分布式新能源配電網多目標優化問題時，可考慮使用改進的多目標粒子群優化算法（Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization，IMOPSO）。以下是一個基于IMOPSO 的算法步驟和公式示范。

（1）初始化參數。設置粒子群大小、迭代次數、粒子維度等參數，初始化粒子的位置和速度。

（2）初始化外部存檔（帕累托前沿集）。初始化一個外部存檔，用于存儲非支配解。

（3）計算適應度值。計算每個粒子的適應度值，對應于多個優化目標。根據適應度值進行非支配排序，確定每個粒子的非支配級別和擁擠度距離。

（4）更新外部存檔。將當前粒子群的非支配解添加到外部存檔中。若外部存檔的大小超過預設容量，則進行擁擠度距離排序，選擇保留一部分解。

（5）更新速度和位置。根據粒子的個人最優解和群體最優解及外部存檔中的解，更新粒子的速度和位置。

（6）邊界處理和約束處理。對于更新后的粒子位置，進行邊界處理和約束處理，確保解的可行性。

（7）迭代更新。重復執行步驟（3）～（6），直到達到預設的迭代次數。

對于第i個粒子的第j個維度，可用以下公式表示：

對于第i個粒子的第j個維度，粒子位置更新公式為：

在IMOPSO 算法中，通過調整慣性權重、學習因子等參數，以及根據具體問題的約束條件來優化算法的性能。這將有助于改進原始的MOPSO 算法，使其更適用于分布式新能源配電網多目標優化問題的求解。

多目標粒子群優化（MOPSO）算法改進思路和優勢如下。

（1）多維度速度更新。引入多維度速度更新策略，使粒子在多個維度上進行更精細的搜索，提升搜索效率。

（2）自適應權重因子。使用自適應權重因子，根據每個粒子的貢獻度調整其在速度更新中的權重，增加個體多樣性。

（3）多樣性保持機制。引入多樣性保持機制，防止過早收斂，促進算法搜索更多解。

（4）全局經驗更新。加入全局經驗更新，確保粒子在整個迭代過程中能夠受到全局最優解的引導。

（5）邊界檢查優化。在更新位置時加入邊界檢查機制，避免粒子飛出搜索空間。

4 結束語

文章提出的措施使改進的 MOPSO 算法可更加靈活、高效和穩定地求解多目標優化問題，提高其應用的可行性和效果。通過多次迭代，IMOPSO 算法能夠得到一系列優化解，這些解在不同優化目標間形成了權衡。根據這些解，決策者可選擇最適合實際需求和偏好的配置方案，從而實現分布式新能源配電網在多個目標下的優化。