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申请/专利权人：国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司

摘要：本发明涉及电网控制技术领域，尤其是指一种微电网多目标优化调度方法及装置，包括：构建微电网经济调度模型，定义微电网经济调度模型的目标函数及其约束条件；利用改进的哈里斯鹰算法对微电网经济调度模型的目标函数求解，得到微电网总成本最低情况下各个分布式电源和储能设备在不同时间段的功率输出；所述改进的哈里斯鹰算法包括：采用Henon混沌映射对哈里斯鹰算法的种群进行初始化，并在全局探索阶段采用黄金正弦策略对当前种群中各粒子的位置进行更新。本发明能够得到更优的功率调度方案，提高了微电网的运行效率。

主权项：1.一种微电网多目标优化调度方法，其特征在于，包括：构建微电网经济调度模型，定义微电网经济调度模型的目标函数及约束条件；利用改进的哈里斯鹰算法对微电网经济调度模型的目标函数求解，得到当前时间段微电网总成本最低情况下各个发电机组和储能设备的功率输出方案；包括：采用Henon混沌映射对哈里斯鹰算法的种群进行初始化；所述种群中包括若干粒子，每个粒子都表示一种发电机组和储能设备的功率输出方案；具体包括：设置Henon混沌映射中初始坐标点X0,Y0；基于当前坐标点更新计算下一坐标点，直到计算得到Henon混沌映射中所有坐标点，公式为： 其中，A和B均为Henon混沌映射的控制参数；Xn,Yn表示第n个坐标点，Xn+1,Yn+1表示第n+1个坐标点；Henon混沌映射中坐标点总个数与预设的哈里斯鹰种群大小相同；计算得到Henon混沌映射所有坐标点后，基于Henon混沌映射中每个坐标点计算其对应的哈里斯鹰种群中粒子的位置，包括：对Henon混沌映射中各个坐标点进行归一化，公式为： 其中，Xnorm,n,Ynorm,n为坐标点Xn,Yn归一化后的坐标，Y表示Henon混沌映射中所有坐标点的Y值集合，用于归一化计算；将归一化后的坐标Xnorm,n,Ynorm,n映射到搜索空间，公式为： 其中，xn,yn为归一化后的坐标Xnorm,n,Ynorm,n映射到搜索空间后的坐标，xmin表示搜索空间中x轴的最小值，xmax表示搜索空间中x轴的最大值，ymin表示搜索空间中y轴的最小值，ymax表示搜索空间中y轴的最大值；搜索空间所有坐标点xn和yn组成混沌序列获取混沌序列中最大值和最小值进而计算哈里斯鹰种群中粒子在搜索空间的位置，公式为： 其中，为哈里斯鹰种群中第n个粒子在搜索空间中的位置；计算种群中各个粒子的适应度值，选择适应度值最小的前三个粒子，计算当前种群的最优粒子，公式为： 其中，Xbestt'表示第t'次迭代中种群的最优粒子；a、b和c分别表示第t'次迭代中适应度值最小的前三个粒子的权重系数，Xt'、Xibestt'和Xjbestt'分别表示第t'次迭代中适应度值最小的前三个粒子；f·表示适应度；将当前种群的最优粒子作为猎物，计算猎物的逃跑能量和猎物逃逸概率；当猎物的逃跑能量的绝对值大于等于1时，进入全局探索阶段，采用黄金正弦策略对当前种群中各粒子的位置进行更新，公式为：Znt'+1＝Znt'|sinR1|+R2sinR1|x1Xbestt'-x2Znt'|x1＝-π+1-δ·2πx2＝-π+δ·2π 其中，Znt'+1为第t'次迭代更新后第n个粒子的位置，Znt'为第t'次迭代选取的粒子的位置，R1为[0,2π]之间的随机数，R2为[0,π]之间的随机数，x1和x2为黄金分割系数；Xbestt'表示第t'次迭代中种群的最优粒子；当猎物的逃跑能量的绝对值小于1时，进入局部开发阶段，对当前种群中各粒子的位置进行更新；判断当前迭代次数是否大于等于最大迭代次数，若是，则输出当前种群的最优粒子为微电网经济调度模型的目标函数的最优解，作为当前时间段微电网总成本最低情况下各个发电机组和储能设备的功率输出方案；若否，则返回重新计算当前种群中各个粒子的适应度值，对粒子位置进行更新。

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