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💥1 概述
基于多目标学习者行为优化算法（MOLPB）的微电网多目标优化调度研究
摘要
随着全球能源转型加速，微电网作为整合分布式可再生能源的核心载体，其优化调度需同时满足经济性、环保性和可靠性等多重目标。本文提出基于多目标学习者行为优化算法（MOLPB）的微电网多目标优化调度框架，通过模拟学习者群体行为中的知识共享与竞争机制，实现多目标解集的多样性提升。实验结果表明，MOLPB在Pareto前沿分布均匀性上较传统算法提升15%—20%，在风光柴蓄微电网场景中可降低综合成本12%—18%，同时减少碳排放25%—30%，为微电网动态经济调度提供新思路。
1. 引言
1.1 研究背景
全球能源危机与“双碳”目标驱动下，微电网通过整合光伏、风电、储能等分布式资源，成为能源低碳化的关键路径。然而，微电网运行面临可再生能源间歇性、负荷波动性及设备约束等多重挑战，其优化调度需协调经济成本、污染物排放、供电可靠性等冲突目标。传统单目标优化方法（如线性加权法）难以平衡多目标间的权衡关系，而智能优化算法（如粒子群优化、遗传算法）在解集多样性和收敛精度上存在局限。
1.2 研究意义
多目标优化算法通过生成Pareto最优解集，可为决策者提供多样化调度方案。MOLPB作为一种基于学习者行为演化的群体智能算法，通过模拟学习者群体中的知识共享与竞争机制，能够有效提升解集多样性，避免陷入局部最优。本文将其引入微电网多目标优化调度领域，旨在解决高维非线性约束下的多目标均衡问题，为微电网动态经济调度提供理论支持与实践指导。
2. 微电网多目标优化调度问题建模
2.1 多目标体系构建
微电网多目标优化调度通常涵盖以下核心目标：
- 经济性目标：最小化发电成本（燃料成本、购电成本）、设备维护成本及储能损耗成本。
- 环保性目标：最小化污染物排放（CO₂、SO₂、NOₓ），通过碳排放惩罚系数量化环境成本。
- 可靠性目标：最大化供电连续性，减少负荷削减次数与持续时间。
2.2 约束条件分析
- 功率平衡约束：分布式电源出力、储能充放电功率与负荷需求实时平衡。
- 设备运行约束：柴油发电机出力范围、光伏/风电最大功率点跟踪（MPPT）模式、储能SOC（State of Charge）上下限。
- 网络安全约束：节点电压幅值偏差不超过±5%，支路电流不超过额定值120%。
2.3 数学模型表达
以经济成本（F1）与碳排放量（F2）为例，目标函数可表示为：
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3. MOLPB算法原理与改进
3.1 传统学习者行为优化算法（LPB）基础
LPB模拟学习者群体在知识获取过程中的协作与竞争行为，核心操作包括：
- 知识共享：个体通过局部搜索吸收邻域最优解信息。
- 竞争淘汰：根据适应度值淘汰劣质解，保留优质解进入下一代。
- 随机探索：引入Levy飞行策略增强全局搜索能力。
3.2 MOLPB算法改进设计
针对微电网多目标优化问题，对传统LPB进行以下改进：
- 非支配排序机制：引入快速非支配排序（Fast Non-dominated Sorting），将种群划分为多个非支配前沿，优先保留前沿解。
- 拥挤度距离计算：通过计算解在目标空间中的密度，维持Pareto前沿分布均匀性。
- 动态知识共享策略：根据迭代进度动态调整知识共享范围，初期扩大搜索范围以避免早熟收敛，后期缩小范围以精细优化。
3.3 算法流程
- 初始化：生成初始种群，设置最大迭代次数Gmax、种群规模N、知识共享半径r。
- 非支配排序：计算每个个体的目标函数值，进行非支配分层。
- 知识共享与竞争：
- 每个个体在知识共享半径r内搜索邻域最优解。
- 根据非支配等级与拥挤度距离选择优质解进入下一代。
- Levy飞行探索：对劣质解执行Levy飞行，跳出局部最优。
- 终止条件判断：若达到Gmax，输出Pareto最优解集；否则返回步骤2。
4. 实验验证与结果分析
4.1 实验场景设计
以某风光柴蓄微电网为例，系统配置如下：
- 光伏装机容量：200kW
- 风电装机容量：150kW
- 柴油发电机额定功率：100kW
- 储能系统容量：500kWh，充放电效率95%
- 日负荷曲线：峰值负荷400kW，谷值负荷150kW
4.2 对比算法选择
选取以下多目标优化算法进行对比：
- NSGA-III：基于参考点的高维目标优化算法，擅长处理复杂约束。
- MOPSO：多目标粒子群优化算法，收敛速度快但易早熟收敛。
- MOJS：多目标水母搜索算法，通过螺旋搜索避免局部最优。
4.3 性能指标定义
- 超体积（HV）：衡量Pareto前沿的收敛性与分布性，HV值越大表明解集质量越高。
- 反向世代距离（IGD）：计算Pareto前沿与真实前沿的平均距离，IGD值越小表明解集越接近真实最优。
4.4 实验结果
4.4.1 Pareto前沿对比
图1展示了不同算法在微电网场景下的Pareto前沿分布。MOLPB生成的前沿解集分布均匀，覆盖经济成本与碳排放量的全范围权衡区域；NSGA-III虽前沿连续性较好，但在高碳排放区域的解密度较低；MOPSO因早熟收敛导致前沿解集局部聚集。
4.4.2 性能指标量化分析
表1统计了各算法的HV与IGD值。MOLPB的HV值为1.23×10⁶，较NSGA-III提升18%，较MOPSO提升25%；IGD值为0.021，较NSGA-III降低15%，较MOPSO降低22%。表明MOLPB在解集质量与收敛精度上具有显著优势。
4.4.3 典型调度方案分析
选取MOLPB生成的Pareto前沿端点解进行对比：
- 经济最优解：柴油发电机出力占比58%，储能充放电频率降低25%，运行成本较基准方案下降16%，但碳排放增加20%。
- 环保最优解：可再生能源渗透率提升至82%，储能日充放电循环次数达3次，碳排放减少38%，但运行成本上升12%。
5. 结论与展望
5.1 研究结论
本文提出基于MOLPB的微电网多目标优化调度框架，通过引入非支配排序与动态知识共享策略，有效提升了Pareto解集的分布均匀性与收敛精度。实验结果表明，MOLPB在风光柴蓄微电网场景中可降低综合成本12%—18%，减少碳排放25%—30%，为微电网动态经济调度提供了高效算法工具。
5.2 未来展望
- 算法融合：探索深度强化学习与MOLPB的结合，实现动态环境下的自适应调度。
- 不确定性建模：引入条件风险价值（CVaR）理论处理风光出力预测误差，提升调度鲁棒性。
- 多能互补扩展：将模型扩展至冷、热、电联供系统，构建综合能源系统（IES）多目标优化框架。
📚2 运行结果
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🎉3 参考文献
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