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为提高清洁能源利用率、降低高渗透率可再生能源型微网成本，基于分时电价背景，在综合考虑风电、光伏、燃气轮机、大电网联络线等多类型电源运行特性的基础上，以经济成本为目标，建立了冷热电联供（combined cooling, heating and power, CCHP）型微网协同优化模型，同时提出一种结合粒子群思想、协同进化理论框架和天牛须搜索（beetle antennae search，BAS）算法的改进优化算法——CoPSO-BAS算法。该算法同时兼顾了BAS算法、协同进化算法与粒子群算法的优点，具有良好的全局最优解搜索能力与收敛性。
文章发表在《广东电力》2019年9期“新一代人工智能在电力系统的应用”专刊。欢迎广大读者阅读。
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基于CoPSO-BAS的冷热电联供型微网经济调度
谭碧飞，陈皓勇，梁子鹏，陈思敏
（华南理工大学 电力学院）
摘 要：为提高清洁能源利用率、降低高渗透率可再生能源型微网成本，基于分时电价背景，在综合考虑风电、光伏、燃气轮机、大电网联络线等多类型电源运行特性的基础上，以经济成本为目标，建立了冷热电联供（combined cooling, heating and power, CCHP）型微网协同优化模型，同时提出一种结合粒子群思想、协同进化理论框架和天牛须搜索（beetle antennae search，BAS）算法的改进优化算法——CoPSO-BAS算法。该算法同时兼顾了BAS算法、协同进化算法与粒子群算法的优点，具有良好的全局最优解搜索能力与收敛性。以我国西北某微网系统作为实际算例，应用CoPSO-BAS算法进行计算，并与经典BAS算法对比，验证了CoPSO-BAS算法的全局最优解搜索能力和收敛性能上的优越性。
基金项目：国家重点研发计划项目
作者简介：
谭碧飞(1994)，男，广东江门人，在读硕士研究生，主要研究方向为多类型新能源的微电网经典调度与电力市场研究，E-mail：tanbifei0487@hotmail.com。
陈皓勇(1975)，男，湖南岳阳人。教授，工学博士，博士生导师，主要研究方向为电力市场、电力系统规划、运行与控制，新能源并网与智能电网技术等，E-mail：eehychen@scut.edu.cn。
梁子鹏（1992），男，广东湛江人，在读硕士研究生，主要研究方向为电力系统经济调度与输电系统规划，E-mail：liangzipeng.ye@163.com。
陈思敏（1996），女，福建莆田人，在读硕士研究生，主要研究方向为能源优化、能量网络，E-mail：ChenSm1505@163.com。
引文信息
★ 谭碧飞，陈皓勇，梁子鹏，等. 基于CoPSO-BAS的冷热电联供型微网经济调度[J]. 广东电力，2019，32(9)：85-93.
TANBifei, CHEN Haoyong, LIANG Zipeng, et al. Economic Dispatch of CCHP Micro-grid Based on CoPSO-BAS[J]. Guangdong Electric Power，2019，32(9)：85-93.
研 究 背 景
随着人口的增长，世界能源消费剧增，选择可持续发展模式逐步成为国际社会的共识。风、光等清洁能源由于其可再生性和环境友好性在国内外得到大力推广，并且风电、光电作为优异的分布式电源（distribution generation，DG），能很方便地跟当地小型电网结合在一起。微网通常指结合当地多种DG、储能系统以及各类电负荷结合的小型发-输-配-用电网系统而形成的网络结构。通过内部各可控机组的合理安排，可在满足内部需求的前提下尽可能地消纳当地产生的不确定性能源，如风电和光伏发电，使得弃风弃光造成的经济损失最小化。
冷热电联供（combined cooling，heating and power，CCHP）系统作为一种新型能量供给系统，因出色的能源利用率和环境友好性而受到广泛的欢迎，该系统除利用燃气轮机提供电能外，还能回收燃气轮机产生的余热，通过能量的多级利用，可使一次能源利用率提高到80%以上。将CCHP系统结合到微网系统中可形成CCHP型微网，大幅提高原有微网系统的能量利用率。
存 在 问 题
目前针对CCHP系统的研究已取得一定成果：文献[3]研究了将电气、烟气等抽象成母线的CCHP系统；文献[4]集成太阳能和联供系统，形成了新型CCHP系统；文献[5]研究了电能和天然气的不同费率结构及季节性差异的CCHP系统；文献[6]采用分布式建模方法，验证了提出的优化调度模型可以实现2个利益主体的经济最优；文献[7]引入考虑光伏发电的CCHP型系统。文献[3-7]均是在现有的CCHP型微网模型基础上增添各类模组，但缺少对全面接入到微网内部CCHP系统的研究。
而在微网方面，相较于集成控制与规划设计，针对经济调度算法的研究较少。文献[12]在考虑电动汽车的基础上从鲁棒的角度评估弃光弃风与切负荷风险，优化出使得综合成本最小的不确定集；文献[13]针对多目标优化中Pareto最优解问题，采用改进的多属性决策方法，围绕多个指标进行选择；文献[14]采用结合蒙特卡洛模拟的粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法求解多网系统的经济调度方案；文献[15]提出了基于指标化拥堵距离的多目标蜂群算法，并且改进了Pareto解的分布特性。文献[12-15]通过数值解法以及遗传算法随机性算法求解微网系统，在处理非凸的数学模型如考虑风电随机性的CCHP型微网模型时表现较为乏力。
本文研究内容
在2017年由Xiangyuan Jiang与Shuai Li提出的天牛须搜索（beetle antennae search，BAS）算法为微网经济调度提供了新的解决思路。该算法目前主要运用在工业机器人的控制与工作安排上，通过模拟生物界中天牛搜索事物的过程来搜索模型最优解，因此具有良好的收敛性与搜索能力。本文首先建立基于分时电价的双层CCHP型微网模型，并根据该模型提出了结合粒子群思想与协同进化理论框架的改进BAS算法——CoPSO-BAS算法，通过算例应用对比，分析微网系统调度优化结果，验证所提算法的适应性与优越性。
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