微电网多目标动态优化调度：模型、NSGA-Ⅱ改进与应用

微电网多目标动态优化调度模型与方法是一种先进的系统管理策略，旨在解决在微电网运营中的复杂性和多目标性挑战。微电网因其分布式电源和储能设备的多样性，以及环境效益与经济效益的双重考虑，需要一种灵活且高效的调度策略。传统的单目标调度方法在处理微电网的复杂性上显得力不从心，因为它们往往忽视了多目标性，如环保性能和成本效率。 本文的主要贡献在于建立了一个基于独立系统仿真模块和运行优化模块的综合框架。仿真模块负责评估不同调度方案的经济和环境指标，例如能源消耗、排放量等，而运行优化模块则采用了多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行优化。通过集成初始点引导技术和去重操作，NSGA-Ⅱ得以改进，增强了算法的收敛性，并优化了Pareto前沿的分布特性，确保了在满足多个目标之间找到最优权衡点。 值得注意的是，初始点的选择对遗传算法的性能至关重要。文献中提到，通过模拟退火法和线性规划等方法对初始种群进行优化，但这些策略主要适用于单目标问题。本文则针对多目标优化问题，引入了初始值引导技术，即首先通过单目标遗传算法获得一组潜在的解决方案，然后作为NSGA-Ⅱ的初始种群，这有助于算法更好地适应微电网的动态优化需求。 此外，改进的NSGA-Ⅱ算法不仅考虑了多个时段的设备协调，还能处理具有时间耦合特性的元素，如储能和发电机，从而实现更理想的优化效果。通过将其应用到典型的风光蓄柴微电网的日前优化调度中，研究结果证实了所提出的模型和方法的有效性和实用性。 总结来说，本文的研究重点在于开发一个能有效平衡微电网经济性和环保性的动态优化调度模型，通过改进的多目标遗传算法，克服了传统方法在处理复杂多目标问题上的局限，为微电网的高效运行提供了有力工具。