本发明涉及能源优化控制，更具体的说是涉及一种分布式能源与储能系统的协同优化方法。
背景技术：
1、随着技术和科学的进步，各地的用电量都在不断增长。带储能的分布式能源系统在提高能源效率、增强电网稳定性、促进可再生能源应用、降低碳排放、降低能源成本、提高能源安全、推动市场创新、促进智能电网发展、支持电动汽车普及、提供多样化能源解决方案等方面具有重要意义。其发展不仅有助于实现全球能源转型和可持续发展目标，还能为社会经济带来广泛的积极影响。
2、当前，带储能的分布式能源系统涉及多种能源形式(如太阳能、风能、燃料电池等)和多种储能技术(如锂电池、飞轮、压缩空气储能等)，系统结构复杂，难以实现高效的协同优化。可再生能源(如太阳能和风能)的发电具有高度的不确定性和波动性，这给系统的预测和调度带来了挑战。储能系统需要在不确定性下优化其充放电策略，以确保系统稳定性和经济性。在进行协同优化时，需要同时考虑多个目标，如成本最小化、能效最大化、排放最小化和系统可靠性。但是这些目标之间可能存在冲突，难以在所有目标之间找到平衡点。
3、可见，如何应对能源生产和需求的动态变化，提供一种分布式能源与储能系统的实时控制和调度的多目标协同优化方法，是我们亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种分布式能源与储能系统的协同优化方法，能够基于改进的多目标人工蜂鸟算法的框架来优化基于可再生能源的分布式发电分配和规模，以及电池储能系统操作策略，以提高能源利用效率，增强电网稳定性和可靠性，减少能源成本，减少碳排放，降低环境污染。
2、本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
3、一种分布式能源与储能系统的协同优化方法，包括如下步骤：
4、s1：获取待优化的可再生能源的分布式发电站和电池储能系统的运行信息，作为数据源；
5、s2：基于优化目标，设置多目标优化问题的目标函数和约束条件，并设置最大迭代次数tmax；
6、s3：基于数据源和多目标人工蜂鸟算法进行种群初始化；
7、s4：评估所有的目标函数，并计算相应的适应度；
8、s5：对种群进行非支配排序，计算每个解的拥挤距离；更新精英库，保持精英个体；
9、s6：根据自适应参数调整策略，更新速度和位置，并动态调整惯性权重和学习因子；
10、s7：对精英个体进行局部搜索，生成优化后的解向量；
11、s8：对解向量进行约束检查，对于违约解向量使用罚函数进行修正；
12、s9：判断当前的迭代次数是否达到tmax；若是，则执行下一步；若否，则执行步骤s4；
13、s10：基于优化后的解向量，输出精英库中的非支配解作为最优解集，并生成相应的协同优化方案。
14、进一步，所述步骤s1包括：
15、获取待优化的可再生能源的分布式发电站和电池储能系统的最大数量、位置限制、填充大小、网络数据和最大存档数解决方案，以及获取待优化的可再生能源的分布式发电站的建模和需求曲线，作为数据源。
16、进一步，所述步骤s2包括：
17、将多目标优化问题表示为：
18、minimize(f1(x),f2(x),…,fk(x))；
19、gi(x)≤0,i＝1,2,…,p；
20、hj(x)＝0,j＝1,2,…,q；
21、其中，fk(x)是第k个目标函数，gi(x)是第i个不等式约束，hj(x)是第j个等式约束，x是决策变量向量；
22、所述设置的约束条件包括：设备运行约束、电池存储系统约束、系统平衡约束、经济性约束和环境约束。
23、进一步，所述设备运行约束包括光伏发电约束和风力发电约束，所述电池存储系统约束包括电池充放电约束和电池状态约束；
24、光伏发电约束具体为：
25、
26、其中，ppv(t)是时间t时光伏系统的输出功率，是光伏系统的额定最大功率，i(t)是时间t时的太阳辐射量；
27、风力发电约束具体为：
28、
29、其中，pwt(t)是时间t时风力发电机的输出功率，是风力发电机的额定最大功率，v(t)是时间t时的风速，f(v(t))是风速与发电功率之间的函数关系；
30、电池充放电约束具体为：
31、
32、其中，pb(t)是时间t时电池的充放电功率，是电池的最大充电功率，是电池的最大放电功率；
33、电池状态约束具体为：
34、socmin≤soc(t)≤socmax；
35、其中，soc(t)是时间t时电池的充电状态，socmin和socmax分别是电池的最小和最大充电状态。
36、进一步，所述系统平衡约束具体为：
37、ppv(t)+pwt(t)+pb(t)＝pl(t)；
38、其中，pl(t)是时间t时的负载需求功率；
39、所述经济性约束具体为：
40、
41、其中，cop(t)是时间t时的运行成本，cbudget是预算限制；
42、所述环境约束具体为：
43、
44、其中，是时间t时的二氧化碳排放量，是允许的最大排放量。
45、进一步，所述步骤s3包括：
46、基于数据源和多目标人工蜂鸟算法随机生成n个解向量xi，并初始化速度vi，初始化精英库。
47、进一步，所述步骤s4包括：
48、评估所有的目标函数，计算每个解xi在各个目标函数下的适应度值fk(xi)。
49、进一步，所述步骤s6包括：
50、根据自适应参数调整策略，根据以下公式更新速度和位置：
51、vi(t+1)＝w(t)·vi(t)+c1(t)·r1·(pi-xi(t))+c2(t)·r2·(g-xi(t))；
52、xi(t+1)＝xi(t)+vi(t)；
53、其中，t为当前的迭代次数，c1和c2均为学习因子，w(t)是第t次迭代后的惯性权重，c1(t)是c1在第t次迭代后的取值，c2(t)是c2在第t次迭代后的取值，r1和r2是随机数，pi是个体最优位置，g是全局最优位置，xi(t)是解向量xi在第t次迭代后的取值，vi(t)是速度vi在第t次迭代后的取值。
54、进一步，所述步骤s6还包括：
55、通过以下公式进行惯性权重w的动态调整：
56、
57、其中，wmax和wmin是惯性权重的最大值和最小值，t是当前迭代次数；tmax是最大迭代次数；
58、通过以下公式对学习因子c1、c2进行动态调整：
59、
60、其中，分别是c1的最大值和最小值，分别是c2的最大值和最小值。
61、进一步，所述步骤s7还包括：
62、根据以下公式对精英个体进行局部搜索，生成优化后的解向量
63、
64、其中，σ是标准差，n(0,1)是标准正态分布。
65、进一步，所述罚函数具体如下：
66、
67、对比现有技术，本发明有益效果在于：本发明提供了一种分布式能源与储能系统的协同优化方法，通过自适应参数调整、精英策略、混合搜索机制和拥挤距离维护等创新性改进，提高了算法的收敛速度和解的质量，能够在经济性、可靠性和环保性等多目标优化方面实现显著提升，具有重要的实际应用价值和推广前景。本发明可解决传统的基于可再生能源的分布式多能源系统的协同优化问题，以实现不同类型的分布式能源设备和电池存储系统整体的高效运行。
68、本发明采用了一种改进的多目标人工蜂鸟优化算法，克服在多目标、多约束条件下进行能源优化调度难的问题。本发明能够保持全局搜索机制，克服了传统方法容易陷入局部最优的问题。本发明将基于可再生能源的分布式发电站分配问题与调节电池储能系统实现相结合，能够在经济性、可靠性和环保性等多目标优化方面实现显著提升。
69、由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
1.一种分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
4.根据权利要求3所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于：所述设备运行约束包括光伏发电约束和风力发电约束，所述电池存储系统约束包括电池充放电约束和电池状态约束；
5.根据权利要求4所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述系统平衡约束具体为：
6.根据权利要求5所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
7.根据权利要求6所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述步骤s6包括：
8.根据权利要求7所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述步骤s6还包括：
9.根据权利要求8所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述步骤s7包括：
10.根据权利要求9所述的分布式能源与储能系统的协同优化方法，其特征在于，所述罚函数具体如下：
