基于改進黏菌算法的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度

張壯杰, 黃 偉

(上海電力大學(xué) 自動化工程學(xué)院, 上海 200090)

隨著全球經(jīng)濟快速發(fā)展,能源短缺與環(huán)境污染問題愈發(fā)嚴重。綜合能源系統(tǒng)(Integrated Energy System,IES)能夠多梯級利用能源,可以促進可再生能源消納,是實現(xiàn)節(jié)能減排的有效途徑,可推動實現(xiàn)我國提出的“雙碳”目標[1-4]。

目前,關(guān)于IES模型已有大量的相關(guān)研究。文獻[5]建立了結(jié)合可再生能源以及儲能裝置的IES模型,文獻[6]建立了工業(yè)園區(qū)低碳經(jīng)濟運行的IES模型。但上述研究只建立了供能側(cè)的模型,未考慮到用能側(cè)的優(yōu)化。針對這一問題,文獻[7]考慮了針對電力系統(tǒng)的電負荷需求響應(yīng);文獻[8]引入價格彈性矩陣描述需求響應(yīng)行為,并分析了其有效性;文獻[9]引入可轉(zhuǎn)移負荷對負荷側(cè)用能進行優(yōu)化。但上述研究未考慮不同負荷響應(yīng)特性的情況。

IES優(yōu)化調(diào)度模型具有大規(guī)模、非線性、非凸的特點。文獻[10-11]采用粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法以及改進PSO算法優(yōu)化IES模型,但PSO算法搜索速度較慢,精度不高,易陷入局部最優(yōu)。文獻[12-13]提出用灰狼優(yōu)化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法求解IES優(yōu)化調(diào)度問題,算法性能明顯提升,但搜索速度仍有待提高。文獻[14]采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)對IES優(yōu)化調(diào)度問題進行求解,搜索速度快,但初始最優(yōu)解較差,算法性能仍有待提升。

綜上所述,本文建立計及綜合需求響應(yīng)(Integrated Demand Response,IDR)的IES優(yōu)化調(diào)度模型,提出了一種改進的黏菌優(yōu)化算法(Slime Mould Algorithm,SMA),求解IES優(yōu)化調(diào)度問題,并結(jié)合算例進行仿真驗證,為IES的實際調(diào)度運行問題的求解提供參考。

1 系統(tǒng)建模

1.1 IES模型

IES架構(gòu)如圖1所示。

圖1 IES架構(gòu)

從能量平衡角度,建立圖1中各設(shè)備數(shù)學(xué)模型如下。……