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針對(duì)微電網(wǎng)離網(wǎng)運(yùn)行下的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,建立了微電網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)成本以及環(huán)保效益兩單目標(biāo)函數(shù)的調(diào)度模型,并采用基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行多目標(biāo)轉(zhuǎn)換。同時(shí),提出了一種微電網(wǎng)離網(wǎng)運(yùn)行的優(yōu)化調(diào)度策略,并通過(guò)(0,1)隨機(jī)均勻分布改進(jìn)慣性權(quán)重、線性調(diào)整認(rèn)知系數(shù)和社會(huì)系數(shù)并應(yīng)用Levy飛行策略改進(jìn)了鳥(niǎo)群算法。最后采用包含冷、熱電負(fù)荷的夏季典型日微電網(wǎng)系統(tǒng)作為算例,采用新型改進(jìn)鳥(niǎo)群算法對(duì)考慮經(jīng)濟(jì)、環(huán)保以及多目標(biāo)下的模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明所提調(diào)度策略以及改進(jìn)算法的可行性和有效性EBT為其最大容量，為延長(zhǎng)使用壽命每小時(shí)的充放電容量小于等于最大容量的20%．2離網(wǎng)運(yùn)行下的微電網(wǎng)調(diào)度策略在離網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)下，微電網(wǎng)與主網(wǎng)之間不存在能量交換，因而主網(wǎng)不參與調(diào)度．此狀態(tài)下，微電網(wǎng)依靠自身包含的分布式電源與蓄電池的共同作用來(lái)達(dá)到供需平衡［16］．圖1是孤島運(yùn)行下微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度流程．其中，a為負(fù)荷需求與WT、PV、MT的差額，PBT是BT充放電功率(放電時(shí)為正，充電時(shí)為負(fù))，Pchmax與SOCmax、SOCmin為BT充電速率最值及其荷電狀態(tài)上下限，F(xiàn)Cmax、BTmax為FC和BT出力上限．微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度-電動(dòng)折彎?rùn)C(jī)數(shù)控滾圓機(jī)滾弧機(jī)張家港電動(dòng)滾圓機(jī)倒角機(jī)滾弧機(jī)圖1微電網(wǎng)孤島運(yùn)行下調(diào)度策略流程圖為:1)a≤0時(shí)，即WT、PV和MT出力大于外界負(fù)荷需求．此情況下，微電網(wǎng)在峰谷平時(shí)段運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略相同，即燃料電池不發(fā)電，風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏電池和微型燃?xì)廨啓C(jī)根據(jù)儲(chǔ)能蓄電池的荷電狀態(tài)決定是否給儲(chǔ)能蓄電池充電，充電完成之后若仍有剩余電流，則舍棄剩余電量，微型燃?xì)廨啓C(jī)在滿(mǎn)足冷/熱負(fù)荷需求時(shí)不再發(fā)電．2)當(dāng)a＞本文有公司網(wǎng)站全自動(dòng)倒角機(jī)采集轉(zhuǎn)載中國(guó)知網(wǎng)整理，http://www.daojiaoj.com  0時(shí)，即WT、PV和MT出力不滿(mǎn)足外界負(fù)荷需求時(shí)．①在用電峰時(shí)段，發(fā)電成本低的微電源優(yōu)先境費(fèi)用最少1621．2862225．7130二元定權(quán)對(duì)比法1630．2862225．8125表3為采用二元對(duì)比定權(quán)法和基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)優(yōu)化方法所得到的各目標(biāo)下的運(yùn)行成本和環(huán)境費(fèi)用，可以看出，兩種方法所得到的綜合性目標(biāo)統(tǒng)籌了經(jīng)濟(jì)成本和污染氣體處理費(fèi)用之間的平衡，即顧及到了經(jīng)濟(jì)性，同時(shí)也考慮到了環(huán)保性，合理的分配了各微電源的出力，使得綜合成本最低，同時(shí)，采用基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)優(yōu)化方法所得到的結(jié)果優(yōu)于采用二元對(duì)比定權(quán)法，前者所得到的綜合成本最低目標(biāo)下的運(yùn)行維護(hù)成本和環(huán)保成本均低于后者所得到的結(jié)果．5結(jié)論本文建立了包含風(fēng)電、光伏、燃料電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)和蓄電池的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，同時(shí)考慮了微電網(wǎng)運(yùn)行的運(yùn)行維護(hù)成本和環(huán)保效益，并采用基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)優(yōu)化方法將多目標(biāo)轉(zhuǎn)換綜合考慮的單目標(biāo)．同時(shí)，提出了一種微電網(wǎng)孤島運(yùn)行下的調(diào)度策略．最后，以夏季典型日包含冷、電負(fù)荷的微電網(wǎng)離網(wǎng)運(yùn)行為例，采用改進(jìn)鳥(niǎo)群算法分別進(jìn)行單目標(biāo)以及多目標(biāo)的求解，得出以下結(jié)論．1)本文對(duì)鳥(niǎo)群算法所做的三點(diǎn)改進(jìn)對(duì)于算法的收斂速度以?微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度-電動(dòng)折彎?rùn)C(jī)數(shù)控滾圓機(jī)滾弧機(jī)張家港電動(dòng)滾圓機(jī)倒角機(jī)滾弧機(jī)本文有公司網(wǎng)站全自動(dòng)倒角機(jī)采集轉(zhuǎn)載中國(guó)知網(wǎng)整理，http://www.daojiaoj.com