基于高效遗传算法的电网需求侧调度优化研究及其收敛性分析

智能电网中大功率电器飙升及智能终端的普及,导致需求侧用电负荷增加所造成用电困难的问题.从分布式发电、市电以及居民用电三个角度考虑需求侧调度场景,并对其构建分时电价模型.随后,通过引入居民舒适度、用电经济度和负载方差三个衡量调度性能函数,构建出一种基于调度性能函数的加权优化目标模型.考虑到复杂多方的分时电价模型参与调度,提出了一种改进的遗传算法对需求侧进行用电调度来最小化目标函数.该算法通过加入精英选择策略和进化逆转操作,可有效地减少算法迭代次数,以取得目标函数最优值.然后,从理论上对所改进的遗传算法进行收敛性证明.最后,通过算例仿真验证了算法的有效性,并在满足居民用电舒适度的同时降低了31.29％的用电成本.