【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究（Matlab代码实现）

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💥第一部分——内容介绍

文献来源：

随着光伏、风电等分布式电源的发展，配电网的供电模式得以改变，解决了传统火力发电带来的能源匮乏及环境污染问题，但其发电的随机性及波动性对配电网的稳定运行造成一定影响［1-5］ 。以多个微电网组成的微电网群可有效消纳分布式电源，提高供电灵活性及可靠性，减少弃光、弃风率，降低经济成本［6-8］ 。因此，构建微电网优化调度模型已成为微电网综合控制的核心问题之一，对减少微电网系统运行成本及环境污染具有重要意义［9］ 。

目前国内外学者对微电网优化调度问题进行了大量研究。文献［10］以综合运行成本最低为目标函数，采用改进麻雀算法进行求解，研究表明相比于灰狼算法及蝙蝠算法，改进麻雀算法具有良好的收敛速度，但只考虑了单个微电网，并未考虑多组微电网组成的微电网群系统。文献［11］以发

电成本及环境成本最低为目标函数，采用改进蝙蝠算法进行求解，虽然改进蝙蝠算法最终解优于传统蝙蝠算法，但缺乏与其他算法的对比实验，未能进一步验证改进后算法的优越性。文献［12］以系统总运行成本最低为目标函数构建优化调度模型，采用改进量子粒子群算法进行求解，相比于粒子群算法及遗传算法，改进量子粒子群算法环境成本较低，但该模型并未考虑并网情况下与配电网进行电能交互的情况。文献［13］提出一种冷热电联供的微电网优化调度模型，以系统运行成本最低为目标函数，通过改进蝴蝶算法进行求解，与传统策略相比虽然降低了发电成本，但并未考虑环境成本。

上述研究对微电网群优化调度问题尚有欠缺，针对此，本文构建以 3 个单微电网组成的微电网群优化调度模型，综合考虑系统总运行成本及环境成本，采用改进秃鹰算法（improved bald eagle search algorithm，IBES）进行求解，通过融合反向学习和柯西变异策略来提高秃鹰算法（bald eagle search algorithm，BES）的寻优精度，最终通过与其他算法对模型进行求解，验证改进后算法的优越性。

一、秃鹰算法（BES）的改进方法与原理

1. 基础算法框架

秃鹰算法（Bald Eagle Search, BES）由Alsattar等人于2020年提出，模拟秃鹰捕食行为的三个阶段：

• 选择搜索空间：基于猎物密度选择最优区域，通过参数控制最佳位置和平均分布位置。
• 螺旋式搜索猎物：采用极坐标方程实现螺旋飞行轨迹，增强全局探索能力。
• 俯冲捕获猎物：所有个体向最佳位置快速收敛，完成局部开发。

2. 改进策略

针对BES易陷入局部最优、收敛精度不足的问题，现有研究提出以下改进：

• 混沌映射初始化：采用Sinusoidal混沌映射增强种群多样性，避免随机初始化的遍历性缺陷。
• 反向学习策略：在俯冲阶段引入反向学习机制，扩大搜索范围。
• 自适应机制：结合指数自适应调整全局与局部搜索权重，提升收敛速度。
• 莱维飞行策略：在搜索阶段引入莱维飞行，增强跳出局部最优的能力。
• 柯西变异：通过柯西变异扰动最优解邻域，提高寻优精度。

3. 性能优势

改进后的IBES算法（Improved BES）在测试函数中表现出：

• 收敛速度提升84.5%。
• 寻优精度提高8.43%，在光伏最大功率跟踪中功率波动减少30%。

二、微电网群的定义与结构特性

1. 基本定义

微电网群是由多个互联微电网组成的系统，具备电气、控制和信息交互能力，可实现能量互济。典型结构包括：

• 并联连接：各微电网通过公共母线接入主电网。
• 环形/网格连接：支持邻近微电网直接能量交换，提升冗余性。

2. 典型组成

以3个微电网组成的群为例：

• 分布式电源：光伏（PV）、风力发电机（WT）、微型燃气轮机（MT）。
• 储能设备：电池（BT）、超级电容器。
• 负荷管理：电动汽车（EV）负荷、日常负荷。
• 交互机制：通过能量管理中心实现微电网间及与主电网的电能交易。

三、微电网群经济优化调度的目标与约束

1. 目标函数

• 经济性：总运行成本最小化，包括发电成本、设备维护、电能交易。
• 环保性：CO₂、SO₂、NOx排放惩罚成本。
• 综合目标：总成本=运行成本+环境成本。

2. 关键约束条件

四、基于改进BES的微电网群调度模型构建

1. 模型框架

• 输入参数：分时电价、风光出力预测、EV负荷曲线。
• 优化变量：各微电网的MT出力、BT充放电状态、交互功率。
• 算法流程：
• 初始化：采用混沌映射生成初始种群。
• 适应度计算：评估总成本（经济+环境）。
• 三阶段搜索：
• 选择阶段：优先搜索低电价时段购电策略。
• 搜索阶段：螺旋探索多微电网协同调度方案。
• 俯冲阶段：结合反向学习优化局部解。

2. 改进算法应用

• 案例仿真：3个互联微电网的24小时调度中，IBES总成本为3530.40元，较传统BES降低12%。
• 结果分析：在风光出力波动时段（如18:00-24:00），IBES通过动态调整BT充放电和微电网间交易，减少主电网依赖。

五、与其他算法的对比分析

六、实验验证与应用案例

1. 典型实验结果

• 收敛性：IBES在500代内达到稳定解，PSO需800代。
• 经济性：IBES总成本较WOA降低15%，较SSA降低20%。
• 环保性：CO₂排放量减少18%。

2. 应用案例

• 光伏-波浪能阵列优化：IBES布局使总功率输出提升22%。
• 配电网故障定位：求解速度提升84.5%，准确率提高8.43%。

七、未来研究方向

结论

改进秃鹰算法通过融合混沌映射、反向学习等策略，显著提升了微电网群经济调度的优化能力。实验表明，IBES在复杂多约束场景中表现出更高的精度和鲁棒性，为可再生能源高渗透率下的电网优化提供了有效工具。未来需进一步探索算法在动态多目标场景中的普适性。

📚第二部分——运行结果

部分代码：

% 约束条件的计算 constraint = zeros(1,7); SOC = zeros(3,24); SOC(:,1) = SOC0 – P_dis(:,1)/eta_BT + P_ch(:,1)*eta_BT; for t = 2:24     SOC(:,t) = SOC(:,t-1) – P_dis(:,1)/eta_BT + P_ch(:,1)*eta_BT; end

% 约束11 constraint(1) = sum(sum(abs(P_WT + P_PV + P_MT + P_BT + P_MG + P_grid – P_L)));

for t = 1:24     for k = 1:3                  % 约束12         if t <= 23             if P_MT(k,t+1) – P_MT(k,t) <= RMT_down(k)                 constraint(2) = constraint(2) + RMT_down(k) – (P_MT(k,t+1) – P_MT(k,t));             elseif P_MT(k,t+1) – P_MT(k,t) >= RMT_up                 constraint(2) = constraint(2) – RMT_up(k) + (P_MT(k,t+1) – P_MT(k,t));             end         end                  % 约束13         if SOC(k,t) <= SOC_min             constraint(3) = constraint(3) + SOC_min – SOC(k,t);         elseif SOC(k,t) >= SOC_max             constraint(3) = constraint(3) – SOC_max + SOC(k,t);         end                  % 约束15         if P_MG(k,t) <= PMG_min(k)             constraint(5) = constraint(5) + PMG_min(k) – P_MG(k,t);         elseif P_MG(k,t) >= PMG_max(k)             constraint(5) = constraint(5) – PMG_max(k) + P_MG(k,t);         end                  % 约束16         if P_grid(k,t) <= Pgrid_min             constraint(6) = constraint(6) + Pgrid_min – P_grid(k,t);         elseif P_grid(k,t) >= Pgrid_max             constraint(6) = constraint(6) – Pgrid_max + P_grid(k,t);         end     end end

% 新增的约束 constraint(7) = sum(sum(P_MG));

%% 计算罚函数 punishment_value = zeros(1,7); for k = 1:7     if 0 <= constraint(k) && constraint(k) <= 100         punishment_value(k) = constraint(k);     else         punishment_value(k) = constraint(k)^2;

🎉第三部分——参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]周辉,张玉,肖烈禧,等.基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究[J].太阳能学报,2024,45(02):328-335.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1531.

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