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基于并行分子微分进化算法的虚拟电厂多目标优化调度

来源：电工电气发布时间：2025-10-29 09:29 浏览次数：2

基于并行分子微分进化算法的虚拟电厂多目标优化调度

姜磊¹，庞亚亚²，姜雨宏³

(1 国网山东省电力公司超高压公司，山东济南 250118；

2 国网山东省电力公司临沂供电公司，山东临沂 276000；

3 山东理工职业学院能源与材料工程学院，山东济宁 272067)

摘要：针对大规模风电、光伏等清洁能源出力随机性与热电联产机组“以热定电”运行约束带来的调度挑战，构建了集成高比例可再生能源、热电联产系统、电热储能及需求响应机制的虚拟电厂热电联合经济调度模型。提出基于分子动力学“近相斥”原理改进的多目标并行分子微分进化算法，构建全异步并行架构、精英个体动态迁移的双层并行计算策略，有效克服了传统群智能算法存在的早熟收敛与计算效率不足问题。仿真结果显示：与传统的微分进化算法相比，能够实现92.3%的全局收敛成功率，计算时间大幅缩短；所构建的调度模型在将风电、光电全部消纳的同时满足合同供热需求，实现煤耗量降低及净收益提升，充分验证了模型与算法的实用价值。

关键词： 虚拟电厂；分子微分进化算法；风光发电模拟；热电联合调度；电热储能；双层并行计算

中图分类号：TM715 ；TM731 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2025)10-0024-07

Multi-Objective Optimization Scheduling of Virtual Power Plants Based on

Parallel Molecular Differential Evolution Algorithm

JIANG Lei¹, PANG Ya-ya², JIANG Yu-hong³

（1 Ultra-High Voltage Company of State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan 250118, China;

2 Linyi Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power Company, Linyi 276000, China;

3 School of Energy and Materials Engineering, Shandong Polytechnic College, Jining 272067, China）

Abstract: In response to the dispatching challenges brought about by the randomness of the output of large-scale clean energy such as wind power and photovoltaic power and the operation constraints of cogeneration units based on heat to determine power generation, a virtual power plant combined heat and power economic dispatching model integrating a high proportion of renewable energy, cogeneration systems, electric-thermal energy storage and demand response mechanisms has been constructed. An improved multi-objective parallel molecular differential evolution algorithm based on the“proximity repulsion”principle of molecular dynamics is proposed, a double-layer parallel computing strategy with a fully asynchronous parallel architecture and dynamic migration of elite individuals is constructed, effectively overcoming the problems of premature convergence and insufficient computational efficiency existing in traditional swarm intelligence algorithms. The simulation results show that compared with the traditional differential evolution algorithm, it can achieve a global convergence success rate of 92.3%, and the computing time is significantly shortened. The constructed dispatching model not only fully consumes wind power and photovoltaic power but also meets the contracted heating demand,achieving a reduction in coal consumption and an increase in net income, which fully validates the practical value of the model and algorithm.

Key words: virtual power plant (VPP); molecular differential evolution algorithm; wind/photovoltaic power generation simulation; combined thermo-electric dispatch; electric-thermal energy storage; dual-layer parallel computing

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