案例周期为一天，分为24小时段，各微电源现场运行图片如图5.1所示， 各微电源配置具体参数如表5.1所示。
第6章 结论与展望
6.1结论
近年来，由于现在地球上的不可再生能源的消耗量与需求量越来越大，后续的环境影响也越来越大，为应对这一问题的“双碳”目标随即提出，在此环境下提出的微电网发展就具有十分重要意义。和原有的发电方式相比，微电网能够更好的实现能源清洁、灵活运行，因此具有其独特的优势。但清洁能源受到自身不确定性的影响，给电网安全运行带来风险性。因此，优化调度微电网具有重要意义，也成为目前的研究热门。本文提出五种微电源，包括风电、光伏等，综合考虑多目标、多约束条件，采用DC-NSGA-Ⅱ算法对微电网基于策略驱动的调度方式及传统的调度方式进行优化调度的深入研究，本文研究成果归纳如下：
（1）建立基于策略驱动的微电网的多目标动态经济调度的模型。本文研究模型能够全方位的考虑微电网拥有的五类微电源，并将电网离、并网运行的成本、微电源运行是产生的环境污染物整治的成本及电网运行的风险系数进行分析，基于此三种目标最小确定三个目标函数。同时以功率平衡、输出功率限值、爬坡功率、旋转备用容量和蓄电池的运行为约束，基于策略驱控制微电网离、并网运行，较全面的建立微电网动态调度模型。
（2）提出一种基于分解约束的DC-NSGA-Ⅱ多目标优化算法，旨在更好的解决传统算法中子代解质量不高问题，同时解决在高维问题上不同目标互不支配的问题，进而提高选择压力。本文提出算法在拥有NSGA-Ⅱ算法的快速非支配排序的基础上，利用Pareto支配对种群进行支配排序，后通过分解约束惩罚等价解，保留了在稀疏区域的非可行解能够有效的提高解的分布性，DC-NSGA-Ⅱ算法能够将原有空间进行切割，得到均匀的子空间，进一步提升数据的分布性和收敛性，进而得到不同阶段的锦标赛选择和最小距离解，而后引入聚合交叉邻域的方法，进一步增加最优解的遗传特性。最终将得到的数据经测试函数进行验证，表明本文所提算法得出的解集多样性和收敛性强。
参考文献（略）
