分布式新能源发展趋势及其多目标优化

李永刚，张志军，吴亚伟，赵丽萍

（国网冀北电力有限公司张家口供电公司，河北张家口 075000）

1 背景

当今世界正面临着严重的能源和环境挑战，传统的中央化电力系统逐渐暴露出能源供应不稳定、环境污染和能源安全等问题。在这一背景下，分布式新能源配电网作为一种可持续发展的能源供应方案，逐渐受到关注。分布式新能源配电网不仅可整合可再生能源资源，如太阳能、风能等，减少碳排放和环境污染，还能促进能源消费者的参与，实现能源供应的多样性和高效性。然而，分布式新能源配电网的复杂性和多样性也给其运行和管理带来了新的挑战。

在分布式新能源配电网中，实现系统的稳定运行、经济性和安全性成为了重要的研究目标。系统的设计、能源管理及安全性等多个目标间存在着相互制约和权衡关系，因此需采用多目标优化方法来寻找最优的解决方案。具体来说，系统设计目标包括最小化系统成本、最大化系统容量等；能源管理目标包括最小化能源浪费、最大化能源利用效率等；安全性目标包括最小化系统故障率、最大化系统可靠性等。因此，如何在多个目标间找到合适的平衡点，是分布式新能源配电网优化的核心问题。

2 分布式新能源接入的配电网优化思路

分布式新能源配电网是一种由分布式能源资源、储能设备、负荷和其他能源设备组成的电力系统。其拓扑结构较传统中央化电力系统更加分散，具有更多的能源节点和多样的能源来源。分布式能源资源包括太阳能光伏、风能、小水电等可再生能源，而储能设备则是电池、超级电容等。这些分布式能源资源和储能设备通常与智能电表、能量管理系统等技术相结合，形成一个相对自治的能源系统。图1为一种分布式光伏供电系统运行原理示意图，图2为近年来光伏发展趋势图。

图1 分布式光伏系统运行原理

图2 光伏发展趋势

分布式新能源配电网的能源组成多样，主要包括以下方面。

（1）可再生能源（分布式能源资源）。包括太阳能光伏和风能，这些能源资源的分布性和不确定性使系统的运行更具挑战性。

（2）储能设备。储能设备如电池、超级电容等能够在能源供应不足时储存能量，在供应过剩时释放能量，有助于平衡能源波动。

（3）负荷。负荷是电力系统的能量需求，包括住宅、商业和工业用电负荷。不同负荷类型和变化趋势对能源调度提出了要求。

分布式新能源配电网的运行特点包括以下方面。

（1）去中心化。分布式能源资源的广泛布署，使电力系统从传统的中央化结构向去中心化方向发展，能源流动更加多样。

（2）不确定性和波动性。可再生能源的不确定性和波动性使能源供应具有一定的随机性，需灵活的调度策略。

（3）灵活性。配电网的灵活性使其能够适应不同规模和类型的能源资源，有助于适应未来的能源变革。

综上所述，多目标优化问题的数学模型将综合考虑系统的经济性、能源利用效率、容量及可靠性等多个方面，寻找最佳的能源分配和调度策略，以实现分布式新能源配电网的优化运行。

3 优化算法思考

分布式新能源配电网的多目标优化是当前研究的热点和难点。随着分布式能源规模的不断扩大，其对电网安全稳定性的影响也越来越大，如何通过科学的管理和调度手段，确保分布式能源的接入对电网的稳定性没有负面影响，同时实现分布式能源的协调管理和优化，是亟待解决的问题。图3为多种新能源供电系统简图。

图3 新能源供电系统

未来的研究趋势可能会关注以下几个方面。

（1）更加精细和全面的优化目标。除了考虑能源成本、碳排放量等现有目标外，还将纳入更多的影响因素，如环境质量、用户满意度等。

（2）更复杂的优化模型。考虑到分布式新能源的多样性和复杂性，需建立更复杂的优化模型，以全面反映各种能源的特点和技术要求。

（3）更高效的优化算法。为得到更好的优化结果，同时保证计算效率，需研究和开发更高效的优化算法。

（4）数据安全和隐私保护。随着数据的增加，如何保护数据安全和用户隐私，将成为重要的研究内容。

（5）考虑更多影响因素。例如，未来的研究可能会考虑政策因素、市场需求、气候变化等对分布式新能源配电网的影响。

解决分布式新能源配电网多目标优化问题时，可考虑使用改进的多目标粒子群优化算法（Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization，IMOPSO）。以下是一个基于IMOPSO 的算法步骤和公式示范。

（1）初始化参数。设置粒子群大小、迭代次数、粒子维度等参数，初始化粒子的位置和速度。

（2）初始化外部存档（帕累托前沿集）。初始化一个外部存档，用于存储非支配解。

（3）计算适应度值。计算每个粒子的适应度值，对应于多个优化目标。根据适应度值进行非支配排序，确定每个粒子的非支配级别和拥挤度距离。

（4）更新外部存档。将当前粒子群的非支配解添加到外部存档中。若外部存档的大小超过预设容量，则进行拥挤度距离排序，选择保留一部分解。

（5）更新速度和位置。根据粒子的个人最优解和群体最优解及外部存档中的解，更新粒子的速度和位置。

（6）边界处理和约束处理。对于更新后的粒子位置，进行边界处理和约束处理，确保解的可行性。

（7）迭代更新。重复执行步骤（3）～（6），直到达到预设的迭代次数。

对于第i个粒子的第j个维度，可用以下公式表示：

对于第i个粒子的第j个维度，粒子位置更新公式为：

在IMOPSO 算法中，通过调整惯性权重、学习因子等参数，以及根据具体问题的约束条件来优化算法的性能。这将有助于改进原始的MOPSO 算法，使其更适用于分布式新能源配电网多目标优化问题的求解。

多目标粒子群优化（MOPSO）算法改进思路和优势如下。

（1）多维度速度更新。引入多维度速度更新策略，使粒子在多个维度上进行更精细的搜索，提升搜索效率。

（2）自适应权重因子。使用自适应权重因子，根据每个粒子的贡献度调整其在速度更新中的权重，增加个体多样性。

（3）多样性保持机制。引入多样性保持机制，防止过早收敛，促进算法搜索更多解。

（4）全局经验更新。加入全局经验更新，确保粒子在整个迭代过程中能够受到全局最优解的引导。

（5）边界检查优化。在更新位置时加入边界检查机制，避免粒子飞出搜索空间。

4 结束语

文章提出的措施使改进的 MOPSO 算法可更加灵活、高效和稳定地求解多目标优化问题，提高其应用的可行性和效果。通过多次迭代，IMOPSO 算法能够得到一系列优化解，这些解在不同优化目标间形成了权衡。根据这些解，决策者可选择最适合实际需求和偏好的配置方案，从而实现分布式新能源配电网在多个目标下的优化。