一种基于动态自适应模糊逻辑控制器的能量调度优化方法
专利汇可以提供一种基于动态自适应模糊逻辑控制器的能量调度优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于动态自适应 模糊逻辑 微 电网 能量 调度方法。该方法以微电网的一天预测信息，作为生成最优模糊 控制器 的训练集；所得预测信息作为模拟输入，并以微电网的运行花费最小以及对公共电网功率 波动 最小为双重优化目标，通过一种新型的启发式优化 算法 对模糊推理系统两方面进行动态自适应设计，包括隶属度函数的形状以及模糊推理规则；进而将所得最优模糊控制器用于微电网能量管理的实时控制。该自适应最优控制器一方面考虑到了一段时间的运行信息，根据不同环境调整自身模糊推理系统，从而可以实现全局时间的最优调度；另一方面，由于模糊逻辑推理自身对不精确的信息具有较好的容错性，该方法可以有效避免预测误差带来的不确定性的干扰。，下面是一种基于动态自适应模糊逻辑控制器的能量调度优化方法专利的具体信息内容。
1.一种基于动态自适应模糊逻辑微电网能量调度方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤(1)：依据所控新能源微电网建立与之对应的仿真模型，在日前调度阶段，预测得出未来一天各时段的风力涡轮机组与光伏发电系统的出力以及负荷需求；
I)考虑充分利用各可再生能源并完全满足负荷要求，功率平衡关系如下：
其中，Pwind(t)与Ppv(t)分别为风力涡轮机组与光伏发电系统在t时段的输出功率，Pload(t)为负荷在t时段的功率需求，Pbalance(t)为负荷与可再生能源的功率差值，正数代表生产不足，负数代表生产过剩；Pess(t)为储能装置的充放电率，由能量管理系统控制其输出，正数为充电功率，负数为放电功率；Pgrid为微电网与主电网之间的功率交换，正数代表从主电网购电，负数代表向主电网反馈电能；
II)能量管理系统控制目标设为微电网运行花费最小以及与主网交换功率波动最小双重目标，在实时电价环境下，微电网获得最高效益的同时减小负荷与生产不平衡造成的峰谷差值，优化目标如下：
其中，EP(t)为各时段的市场电价；SoC(t)为储能装置的荷电状态，要求约束在一定范围内以保证电池的使用寿命；Nint为总的时段数；m为比例系数；PVR为功率变化范围；
步骤(2)：建立与能量管理系统相适应的模糊逻辑控制器，具体包括以下子步骤：
(2.1)对输入变量标准化：所述模糊逻辑控制器在每个时段包括三种输入量，分别为反应供需平衡关系的Pbalance(t)，市场实时电价EP(t)以及储能装置的荷电状态SoC(t),对三种输入量做线性归一化处理，所得范围分别为[-1,1]，[0,1]和[0,1]；
(2.2)对输入量模糊化处理：为三种输入量选取隶属度函数，并设置模糊集,①对于Pbalance(t)，选取锯齿三角形为隶属函数，顶点固定，两底端点位置可调,所述锯齿三角隶属函数的模糊集设为：{NB,NS,Z,PS,PB}，其中字母‘N’表示负数，‘P’表示正数，字母‘B’代表大，字母‘S’代表小，字母‘Z’代表零；②对于EP(t)，所用隶属函数为高斯曲线形，顶点位置固定，曲线宽度由对应标准差大小调节，该高斯曲线隶属函数的模糊集为:{L,M,H}，字母‘L’表示较低，字母‘M’表示中等，字母‘H’表示较高；③对于SoC(t)，所用隶属函数为高斯曲线形，顶点位置固定，曲线宽度由对应标准差大小调节,该高斯曲线隶属函数的模糊集为:
{L,M,H}，字母‘L’表示较低，字母‘M’表示中等，字母‘H’表示较高；
(2.3)建立推理规则：由步骤(2.2)所建立的输入模糊集元素数量可以得出，该模糊逻辑控制器的推理规则有：5×3×3＝45种， 设置控制输出量Pess(t)的模糊集为{NB,NS,Z,PS,PB},为每种推理情况选择合理的输出模糊元素，建立推理规则集；
(2.4)模糊逻辑推理：推理形式采用若‘A’,‘B’,‘C’，则‘D’的逻辑语句,由步骤(2.2)得到各输入在模糊集中不同元素的隶属度大小，选取存在隶属度的元素做模糊推理，依据(2.3)中所建立的规则，查找出所有满足要求的输出元素及计算其隶属度值；
(2.5)解模糊化：选定输出隶属函数，将输出的模糊语言转化为调度信号，确定控制量的实际大小，步骤(2.4)中推理所对应的规则通常不止一条，对应多个输出元素，可采用加权质心法确定输出量，如下公式(3)：
zo＝∑iμi·zi(μi)/∑iμi (3)
其中，μi为输出模糊集的各元素隶属度值，zi为与隶属度对应的调度分量，由输出隶属函数得出，zo为加权平均后的标准化调度信号；
(2.6)将所得标准化调度信号转化为储能装置的充放电功率Pess(t)；
步骤(3)：对步骤(2)建立的模糊逻辑控制器进行自适应优化训练，具体包括以下子步骤：
(3.1)选取输入隶属函数形状参数，在步骤(2.2)所述隶属函数中：①对于锯齿三角形，其隶属函数的模糊集{NB,NS,Z,PS,PB}包含5个元素，将对应的5个三角形的顶点位置依次固定为(-1,1),(-0.5,1),(0,1),(0.5,1),(1,1)，设置底点到各自三角形中点距离为形状参数，依次记为：{S1,S2,...,S8}，范围为[0,1]；②对于两组高斯曲线形，其隶属函数的模糊集{L,M,H}均包含3个元素，将对应的3个高斯曲线顶点位置依次固定为(0,1),(0.5,1),(1,
1)，设置高斯曲线标准差为形状参数，两组高斯曲线依次记为：{S9,S10,S11}以及{S12,S13,S14}，范围为[0,1]；
(3.2)对推理规则参数化，对步骤(2.3)中建立的逻辑规则设置数字化参数，所述规则集中45种情况设为45个参数，记作：{R1,R2,...,R45}，范围为[0,1]，每条规则对输出模糊集的映射函数如下：
其中，Fuzzyi(Pess)为第i条规则中Pess的输出模糊元素；
(3.3)以步骤(1)预测数据作为步骤(2)中模糊逻辑控制器输入量，公式(2)为目标函数及其约束，对所述模糊逻辑控制器作自适应参数最优化处理，优化变量为：X＝[S1,S2,...,S14,R1,R2,...,R45]，维度Dim＝59；
(3.4)运用启发式优化算法求解步骤(3.3)中的目标函数，获得最优模糊逻辑控制器参数；
步骤(4)：将步骤(3)所得最优模糊逻辑控制器用于实时能量管理系统，逐一得到各时段储能装置的充放电功率调配值，实现对微电网的最优化能量调度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3.4)具体包括如下子步骤：
Step1：算法初始化：设置算法参数，包括群体规模N、总迭代数T、一致影响参数α、局部搜索参数β；确定优化变量边界[BL,BU]，BL＝[0,0,...,0]1×Dim，BU＝[1,1,...,1]1×Dim，其中Dim＝59，在此区间随机初始化群体中所有个体的位置向量，个体位置向量Xi＝[S1,S2,...,S14,R1,R2,...,R45],i＝1,2,...,N代表一组优化参数；令当前迭代次数τ＝0；
Step2：计算各个个体的目标函数值，并寻找群体目标函数最小值Fiτ＝f(Xi(τ)),i＝1,
2,...,N，具有最小目标函数值的个体确定为当前最优个体XB(τ)；
Step3：计算每个个体当前最优个体召唤向量
其中系数向量C1＝1+(1-α)·rand1(1,Dim)，C2＝2w·rand1(1,Dim)；rand1为区间(0,1)的随机向量；
Step4:对所有个体Xi,i＝1,2,...,N,进行个体随机搜索，计算惯性向量
其中rand2为区间(-1,1)的随机向量；δi为Step3中距离向量；
Step5:按照个体位置更新公式更新个体位置：
其中w是一个随迭代次数由1线性递减至0的参数w＝1-τ/T；
Step6:判断个体各维度是否超过边界范围并对超出的维度重新初始化：
其中d为超出范围的维度，rand为(0,1)的随机数；
Step7:τ＝τ+1，如果τ＞T，算法结束，输出当前最优个体位置作为终解，当前最优个体位置即为最优模糊逻辑控制器参数向量；否则，转入Step2。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤Step2中计算各个个体的目标函数值Fiτ＝f(Xi(τ))具体为：
从个体i位置向量Xi(τ)解码得到优化参数，其中S1...S14分别为位置向量中的第1至第
14个元素，直接作为输入隶属函数的形状参数；R1...R45分别为位置向量的第15至第59个元素，依据公式(4)解码映射为不同的逻辑规则，将优化参数代入步骤(1)中新能源混合系统仿真平台的最优模糊逻辑控制器，仿真得到控制器输出及系统状态变量随时间的变化过程，得到各时段的运行花费及一天的功率变化范围，按照公式(2)中目标函数得到个体的目标函数值。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述PVR的表达式为：
一种基于动态自适应模糊逻辑控制器的能量调度优化方法
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背景技术
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具体实施方式
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