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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局

摘要：本发明公开了一种多微网综合能源系统优化调度方法和系统，在第一阶段建立基于分时电价的电负荷需求响应模型，利用改进仿电磁学算法求最优解，求解后得到最优的电负荷功率和分时电价，然后将最优的电负荷功率和分时电价代入第二阶段建立的电‑热负荷响应结合的微电网优化调度模型，利用改进仿电磁学算法求最优解，得到最优解对应的综合能源调度策略。解决了现有的综合能源系统的能源调度，将电热网络的需求侧响应分开分析，难以实现在保持多微网功率平衡的情况下的综合能源最优调度，难以降低弃风弃光率，且受电热负荷和电价波动性的影响较大，鲁棒性低的技术问题。

主权项：1.一种多微网综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立基于分时电价的电负荷需求响应模型；S2、以电负荷的峰谷差最小为目标，基于改进仿电磁学算法对电负荷需求响应模型求最优解，得到第一优化结果，第一优化结果包括电负荷功率和分时电价；S3、根据第一优化结果建立电-热负荷响应结合的微电网优化调度模型，其中，微电网优化调度模型包括目标函数和约束条件，约束条件包括电功率平衡约束，微电网优化调度模型的目标函数为： 其中，C为微电网总运行成本，Ces,t、Cwi,t、Cpv,t、Cmt,t、Chp,t分别为t时段储能、风机、光伏和微型燃气轮机及热泵的运行成本，Cb,t为向外购电成本；第一优化结果中的分时电价用于计算向外购电成本Cb,t，第一优化结果中的电负荷功率用于建立电功率平衡约束；S4、以微电网总运行成本最小为目标，基于改进仿电磁学算法对微电网优化调度模型求最优解，得到第二优化结果；S5、根据第二优化结果对应的调度策略对微电网的综合能源进行调度；其中，改进仿电磁学算法采用记忆和反馈机制，通过模拟带电粒子间的相互吸引和排斥作用解决多目标优化问题；在使用改进仿电磁学算法优化求解时，每个单一个体看作一个电荷，粒子的搜索公式为： 其中， 为第u次迭代中粒子i对随机粒子r的矢量力，当被动聚集因子c为负，否则为正，考虑到微电网规划的整数性，为避免算法分母为0，设置δ为抗干扰因子，为第u次迭代中的第i个粒子，M为为防止粒子越限搜索而设置的约束条件，为第u次迭代中粒子i所带电荷值，m为种群粒子总数，n为粒子维数，f·为评价粒子的适应度函数，为第u次迭代中适应度值最优的粒子，为第u次迭代中第i个粒子的矢量力，λ为权重系数，和分别为变量的上限值和下限值，N0,1为标准正态分布函数；求解的步骤为：1参数初始化，设置种群规模m，粒子维数n，迭代次数U，且初始迭代次数为1，决策变量的上下限、最大迭代次数，输入电负荷模型中涉及的参数及综合能源微电网模型中的相关参数；2种群初始化，以微电网中各分布式电源的单机容量和数量作为决策变量，利用下式产生满足上下限约束的初始种群： 3展开全局搜索，根据所确定的模型计算种群中每个粒子对应适应度函数值及个体矢量力的大小；4根据粒子的搜索公式产生新的种群，比较新种群和前一代种群的适应度函数值，更新种群中的粒子并保存当前代最优解；5判断种群进化是否停滞，若停滞达到设定代数，则改变迭代补偿、变异策略并缩减搜索空间；6判断是否达到算法终止的迭代次数，若否，则转入步骤3继续重复迭代步骤，若是，则终止寻优并输出最优解及最优目标函数值。

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