科学研究报告

作者及研究机构

本文为一篇细致的原创性科学研究，由来自以下机构的研究者共同完成：
- 华昊辰，翟家祥，陈星莺，王博，余昆（河海大学能源与电气学院，江苏省南京市）
- 秦钰超（剑桥大学应用数学和理论物理系，英国剑桥）
- 沈俊（北京理工大学机械与车辆学院，北京市）
- 丁一（浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市）
- 贺大玮（清华四川能源互联网研究院，四川省成都市）

文章题为《基于增强精英保留遗传算法的虚拟微网群动态划分及能量局域自治》，发表于《中国电机工程学报》（Proceedings of the CSEE），网络首发时间为2023年12月21日。

学术背景

全球范围内的“双碳”战略（碳达峰与碳中和）正推动能源行业向绿色、低碳转型，而构建以可再生能源为主体的新型电力系统已成为实现“双碳”目标的重要手段。多微网系统（Multi-Microgrid System，简称MMS）是一种利用分布式可再生能源的重要形态，能够提高可再生能源利用率。然而，由于可再生能源出力的波动性，以及负荷需求在时间和空间上的变化，这种系统面临着能源动态管理方面的复杂挑战。

现有研究提出，利用固定边界的分区优化方法进行降维控制具有一定优势，但固定分区难以适应多微网系统动态运行的复杂情况。为了解决这一问题，本文创新性地提出了基于增强精英保留遗传算法（Strengthen Elitist Genetic Algorithm，SEGA）的虚拟微网群动态划分方法，并通过模拟验证其在经济性与效率上的有效性。

研究的目标是：
1. 提出全新的动态划分与优化算法解决高维“维度灾难”问题。
2. 实现多微网系统的实时能量“局域自治”优化，提高运行经济性及再生能源的消纳能力。

研究流程与方法

1. 系统建模与理论框架

本文首先构建了含高比例可再生能源的多微网系统动态模型，该系统具有以下核心特征：
- 系统的主要能源来自分布式光伏与储能设备；
- 能量路由器（Energy Router，ER）作为核心接口，实现微电网间的数据和能量交换；
- 部分微网节点配备微型燃气发电机和储能设备，可通过智能调控平衡出力波动。

每个子微网通过动态功率模型描述，其中光伏出力与负荷需求数据来源于PVsyst软件，并综合考虑环境因素（光照强度、云层变化等）。微型燃气发电机的运行遵循功率调整公式，而电池储能的状态则通过动态荷电状态（State of Charge, SOC）公式跟踪。

2. 动态分区准则与目标函数

基于“局域自治”原则，本文提出了虚拟微网群的动态分区准则：
- 分区应保证内部能量供需平衡；
- 优先调控电池储能设备，其次为调节微型燃气发电机，最后进行跨分区或者外网交互；
- 限制频繁的分区调整，以避免能量路由器过度运行。

随后，研究构建了多目标优化的目标函数（包括储能、自损耗、电网购售电等成本），并提出基于动态分区的优化模型，最终通过增强精英保留遗传算法实现目标函数的最小化。

3. 使用增强精英保留遗传算法（SEGA）求解

与传统遗传算法相比，SEGA通过引入“精英保留策略”提升了收敛效率与搜索深度。其具体实现流程如下：
1. 对每一代种群进行适应性评价，基于适应度值选择母代；
2. 对母代进行部分匹配交叉（Partially-Matched Crossover）；
3. 随机选择个体基因进行逆转变异，以生成子代；
4. 通过精英保留机制选择最优个体更新种群。

为提高随机模拟数据的准确性，研究使用PVsyst生成高精度的光伏出力与负荷需求分钟级别时间序列数据，并通过优化场景初始分区。

4. 仿真与案例验证

为了验证方法的实用性，研究基于改进的IEEE-123节点电力系统构建了仿真模型。该场景包括123个微网节点，其中部分节点配备蓄能与分布式发电设备。研究用一分钟时间分辨率进行动态分析，并使用增强精英保留遗传算法与传统遗传算法进行对比。

主要研究结果

动态分区仿真结果

动态分区方案显著提高了系统的灵活性与经济性：
- 在随机外界扰动较小时，仅需内部设备调节即可恢复供需平衡，无需频繁更新分区边界。
- 在光伏出力或负荷需求波动剧烈时，分区边界的动态调整时间间隔缩短（如某些时刻仅需2分钟即可调整完成）。
- 某些特殊节点（如具有储能和发电机功能的节点）在动态划分中担当重要角色，或作为稳定的分区中心，或成为多个虚拟微网群的连接边界。

SEGA算法性能优势

增强精英保留遗传算法的仿真结果表明：
- 相比传统遗传算法，SEGA实现全球最优解的效率平均提升了7.09%，在进化代数达到50代时，全局收敛概率超过80%。
- 精英保留机制有效保护优秀基因结构，避免了传统遗传算法中的“杂交退化”，提升了解决高维动态优化问题的可靠性。

虚拟微网群经济性

与固定分区方法相比，动态分区方案在优化运行方面表现出更高的经济性：
- 动态分区的虚拟微网群能量管理成本比固定分区成本降低了13.6%。
- 模拟数据表明，动态分区方法能够更有效地消纳分布式可再生能源，减少对外部电网的依赖。

研究结论与意义

研究表明，将多微网系统划分为多个动态虚拟微网群，不仅为高维模型的降维控制提供了新思路，还有效克服了传统固定分区方法的局限性。通过采用SEGA算法优化动态分区边界与能源管理策略，该方法实现了以下重要突破：
1. 显著降低多微网系统的运行成本，提升经济效益；
2. 提高了系统对随机环境变化的适应能力，有助于实现再生能源充分消纳；
3. 减少了多微网对主电网的依赖，增强了系统独立运行的灵活性与稳定性。

研究亮点

1. 本文提出的动态分区方法首次在多微网能量管理中加入强化遗传算法，具备重要的学术创新价值。
   
2. 仿真案例覆盖高比例可再生能源场景，贴合现实需求，为后续实际工程提供了实践依据。
   
3. SEGA的成功应用表明，采用强化进化算法是解决高维复杂优化问题的有效途径，可为其他类似问题提供启发。