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第45卷第6期太阳能学报Vol.45，No.6

2024年6月ACTAENERGIAESOLARISSINICAJun.，2024

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2023-0197文章编号：0254-0096（2024）06-0191-10

改进MOPSO在微电网优化调度中的应用研究

邢毓华，任甜甜

（西安理工大学自动化与信息工程系，西安710048）

摘要：针对传统多目标粒子群算法（MOPSO）在求解并网模式下微电网优化调度模型时易陷入局部最优等问题，提出线性微

分递减权重并引入变异策略改进MOPSO，以增强算法的寻优能力。结合系统功率平衡、各机组出力限制、储能装置等约束条

件，以系统运维和污染治理的成本最小为目标，建立包含风力发电机、光伏、柴油发电机、微型燃气轮机和蓄电池的微电网多目

标优化调度模型，采用改进前后的MOPSO对所建优化模型进行求解。结果表明该文提出的改进MOPSO有效降低了微电网运

行的综合成本，合理优化了微电网的运行效益。

关键词：可再生能源；微电网；粒子群算法；多目标优化；调度

中图分类号：TM73文献标志码：A

本；文献［14］综合考虑环境性和经济性建立优化调度模型，

并采用带精英策略的非支配排序遗传算法对调度模型进行

0引言

求解；文献［15］以综合运营成本最低、储能充放电量最低和

微电网是指由分布式电源（distributedgeneration，DG）、环境效益最优为目标，引入一种改进的三代非支配排序遗传

负荷、储能、变配电和控制系统构成的小型电力系统，既可并算法求解微电网调度模型。Pareto解集法可获取一组最优

［1］

网运行，也可孤立运行。当微电网并网连接时，系统中的解，使决策者能够从中选取最优方案。在此类方法中，应用

DG会与外部电网之间进行能量交换。但由于微电网规模相最多的是MOPSO［16］。

对较小，而接入的DG种类很多，导致系统内负荷波动性较因此，本文在满足微电网安全可靠运行的基础上，以经

大，这严重威胁到系统运行的安全性和稳定性。通过对微电济成本和环境成本最小为目标，建立包含风力发电机（wind

网进行优化调度，可有效改变这种现状，确保微电网安全可turbine，WT）、光伏（photovoltaic，PV）、柴油发电机（diesel

［2］

靠运行。engine，DE）、微型燃气轮机（micro-turbines，MT）和蓄电池

目前已有部分学者对于微电网优化调度进行了相关研（battery，BT）的微电网多目标优化调度模型。采用融合变异

［3-5］策略的线性微分递减权重MOPSO对所建优化模型进行求

究。微