基于改进遗传算法的主动配电网经济优化调度

摘要

随着风能、太阳能等可再生能源的大规模开发,可再生能源并网给电力系统安全性和稳定性造成了一定威胁,也给配电网经济调度带来了巨大挑战.针对含多种能源和储能系统的主动配电网(Active Distribution Networks,ADN)经济调度问题,综合考虑ADN运行过程中产生的购电成本、运行维护成本、折旧成本、损耗成本、售电收益等各项成本及约束条件,建立以ADN总成本最小为目标函数的ADN经济优化调度模型.为了提高ADN经济优化调度模型的计算精度,对遗传算法的交叉概率和突变概率进行改进,形成改进遗传算法,利用改进遗传算法对ADN经济优化调度模型进行求解,结果表明,改进遗传算法能够明显加快目标函数收敛,提高ADN经济优化调度的经济性.