[发明专利]一种新的配电网蓄电池储能系统的优化配置算法

摘要

本发明公布了一种新的配电网蓄电池储能系统的优化配置算法。根据差分进化算法操作简单、处理离散变量方便和原对偶内点法鲁棒性好、计算速度快的特点，提出一种以差分进化算法为框架优化离散变量，原对偶内点法优化连续变量的混合求解算法。在差分进化的每一次迭代中，采用原对偶内点法对种群中每个个体的连续变量进行优化，并将目标函数值作为个体的适应度值。算例分析结果表明，该混合算法适用于含有离散-连续变量的线性/非线性混合优化问题，并且搜索能力强、数值稳定性好。

主权项

1.新的配电网蓄电池储能系统的优化配置算法，其特征在于，所述方法是在计算机中依次按以下步骤实现：（1）获得配电网和蓄电池储能系统参数信息；（2）程序初始化，包括设定差分进化算法的种群大小、最大进化代数、缩放因子、交叉因子；设定原对偶内点法的松弛变量、拉格朗日乘子和罚因子初值以及收敛精度；（3）以蓄电池储能系统的功率模块数和能量模块数作为待优化的离散变量，连续变量削峰率一同参与差分进化算法的优化，生成初始种群；（4）采用原对偶内点法对种群各个个体的连续变量进行优化，即各时段蓄电池的充/放电功率，并将优化后计算得到的目标函数值作为个体适应值，以此得到初始种群的全局最优个体；（5）根据下式进行种群变异操作：v_i,j(t+1)＝x_r1,j(t)+F(x_r2,j(t)-x_r3,j(t))；（6）根据下式进行交叉操作：ui,j(t+1)=vi,j(t+1),ifrand(0,1)≤CRorj=randi(1,n)xi,j(t+1),else;]]>（7）保持上述差分进化算法得到的各个体的离散变量和连续变量不变，采用原对偶内点法对种群各个体的连续变量(即各时段蓄电池充/放电功率)进行优化，并将优化得到的目标函数值f作为种群的个体适应值，更新种群的全局最优个体；（8）根据下式进行选择操作：xi(t+1)=ui(t+1),iff(ui(t+1))≤f(xi(t))xi(t),else;]]>（9）判断是否达到最大进化代数，若是，则输出结果，退出程序；若否，则置进化代数t加1，返回（5）继续迭代。