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参考文献：
[1]戚艳,尚学军,聂靖宇,等.基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化[J].电测与仪表,2022,59(06):12-19+52.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.06.002.
1.问题背景
针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题，为实现节能减排的目标，以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标，建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法，得到多目标问题的 Pareto 最优解集，并针对微电网优化问题约束条件较多，算法前期探索能力不足的问题，对算法进行改进。仿真结果表明，改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法，文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议，实现根据用户需求的微电网灵活调动，达到减少运行费用和污染气体排放的效果。
2.基本原理
文中研究的 CCHP 型微电网 ， 由风机 、 光伏电池、 微型燃气轮机 、 蓄电池和大电网承担电负荷 ，此系统与大电网根据需求进行买 ／ 卖电 ； 余热锅炉 、蓄热槽和电采暖承担热负荷 ；溴化锂吸收式制冷机和分体式空调承担冷负荷 ， 如图 １ 所示 。 下面对主要微源的模型进行详细介绍 。
2.1 目标函数
微电网的优化目标包括2个 ：最低的微电网运行费用、最低的环境污染成本。
2.1.1微电网运行费用模型
微电网运行费用包括三个方面:天然气费用、各微源的维护费用和微电网从大电网购售电产生的费用。优化目标的数学表达式为:
2.1.2环境污染成本模型
微电网中产生污染气的微源主要为微型燃气轮机和大电网,单纯的将污染气体的排放总量相加无法反映其对环境的影响程度,文中将微网产生的污染气体的治理成本最少作为目标进行优化,具体的数学表达式为:
2.2改进多目标灰狼优化算法
文中微电网的优化问题是非线性的多约束问题,在利用原始MOGWO算法进行求解的过程中,众多约束条件使得算法的计算时间增加,为了改善这一问题本文对MOGWO算法及优化模型进行了如下改进:
(1)优化模型的简化。通过对微电网优化模型的简化可以有效减少灰狼的维数从而缩短求解时间:风机和光伏电池的维护成本相对较低且没有燃料费用和污染排放,故在优化时可以按照可能的最大功率出力;
(2)灰狼初始化和位置更新的方式改变。在原始MOGWo中灰狼个体位置的每一维坐标是同时生成的,即每个微源在24个小时内的出力同时生成。原算法灰狼的位置向量表示为：
式中a,b,c代表不同的微源 ，数字代表不同的时段 。 如某个设备在某个时段的功率不符合约束的要求 ， 整个灰狼的位置都要进行重新生成 ，造成运算量增加 。 针对微电网的约束和时间段的相关性 ，本文将每只灰狼个体位置按时间分为 24 组 ，将同一时间段的设备出力分为一组进行初始化和更新 ， 即 ：
判定满足约束时再进行下一组设备出力的初始化或更新,24个组都满足约束后进行合并和后续运算。这种做法的优势在于,当某个时段的设备出力不符合约束时,只需重新生成该时段的设备出力而非个体的所有时段的设备出力,从而缩短计算时间。
( 3 ) MOGWO算法的前期探索能力不足,对于式(28)中的控制参数a而言,a越大则算法的探索能力越强。在文中将线性缩小的α改为式(31)的幂函数形式,以提高算法前期的探索能力,经多次求解发现当指数为4时优化效果最佳。
( 3 ) MOGWO算法的前期探索能力不足,对于式(28)中的控制参数a而言,a越大则算法的探索能力越强。在文中将线性缩小的α改为式(31)的幂函数形式,以提高算法前期的探索能力,经多次求解发现当指数为4时优化效果最佳。
改进后的 MPGWO 算法的主要步骤如下 ：
3.运行结果
4.matlab代码获取
开源代码分享(32)-基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化资源-CSDN文库