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多目标优化算法在微电网多目标优化调度中扮演着重要角色。本文介绍五种用于解决此类问题的算法：多目标灰狼优化算法（MOGWO）、多目标学习者行为优化算法（MOLPB）、多目标水母搜索算法（MOJS）、NSGA-III和多目标粒子群优化算法（MOPSO）。这些算法在不同领域和应用中均表现出显著优势，尤其在复杂系统优化中，其高效性、全局搜索能力和多解特性尤为突出。
多目标灰狼优化算法（MOGWO）结合灰狼的捕食行为与多目标优化需求，通过模拟灰狼的决策过程进行优化搜索。MOLPB算法强调学习者行为与性能的关系，通过构建学习者行为模型，优化微电网调度策略。多目标水母搜索算法（MOJS）借鉴水母的觅食行为，通过水母群体的分散与聚合过程实现多目标优化。NSGA-III算法在NSGA-II的基础上进一步优化，提高了算法的多样性管理和多目标优化性能。多目标粒子群优化算法（MOPSO）则利用粒子群智能搜索特性，通过粒子间的协作与竞争实现全局优化。
在微电网多目标优化调度中，上述算法能够有效地平衡多个目标之间的冲突，如成本、效率、环保等，同时提供多个可行的优化方案，为决策者提供灵活的选择空间。具体实现时，这些算法通常结合MATLAB等工具进行编程与仿真，以验证其在实际应用中的有效性和鲁棒性。
多目标优化算法在求解微电网多目标优化调度问题中展现出强大能力。本文将介绍五种多目标优化算法及其在微电网调度领域的应用：多目标粒子群优化算法MOPSO、多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）、NSGA2、NSGA3、以及多目标灰狼优化算法（MOGWO）。
首先，多目标粒子群优化算法（MOPSO）适用于处理具有多个目标的优化问题。在微电网多目标优化调度中，MOPSO能够通过粒子群体的智能寻优过程，同时考虑多个目标，如成本、效率和环保等，实现全局最优解的搜索。相关MATLAB代码和实例可以参考CSDN博客。
其次，多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）借鉴自然界的蜂鸟行为，结合多目标优化思想，旨在高效地解决复杂多目标问题。在微电网调度中，MOAHA通过模拟蜂鸟的觅食和竞争行为，探索最优解空间，实现多目标优化。详细的MATLAB代码与案例分析可在CSDN博客中找到。
接着，NSGA2算法作为一种进化算法，特别适用于多目标优化问题。在解决微电网多目标优化调度时，NSGA2通过维护一个包含多个非劣解的种群，采用非支配排序和精英策略，有效探索多目标解空间，寻找到平衡性良好的多目标解决方案。NSGA2在微电网领域的应用实例同样可见于CSDN博客。
随后，NSGA3算法作为NSGA2的改进版本，进一步优化了算法性能，特别是在处理多目标问题时的效率和解的质量方面。在微电网多目标优化调度中，NSGA3通过引入新的选择策略和非支配排序方法，提高了算法的全局搜索能力，实现更高效、更精准的多目标解决方案。相关应用细节和MATLAB代码可在CSDN博客中查阅。
最后，多目标灰狼优化算法（MOGWO）借鉴灰狼在捕猎过程中的社交行为，结合多目标优化策略，为微电网多目标优化调度提供了一种新颖的求解方法。MOGWO通过模仿灰狼的群体行为，如领头狼的领导、猎物的捕获和狼群的分组，实现对多目标优化问题的高效求解。相关MATLAB代码与研究案例可参考CSDN博客。
华南理工大学电力学院的研究人员王雅平、林舜江等，在2018年第10期《电工技术学报》上撰文，针对含风光发电和储能电池的微电网多目标随机动态优化调度问题，建立以微电源总运行费用和系统总网损为目标函数，同时以多个蓄电池剩余电量的和作为资源存储量的微电网多目标随机型存储模型。
模型中采用交流潮流模型准确描述配电线路的传输功率安全约束，并考虑了各种分布式电源的电压无功特性。结合自适应加权和法（AWS）和近似动态规划法（ADP）求解多目标随机动态优化调度问题，先采用AWS法将多目标随机动态优化模型转化为一系列单目标随机动态优化模型，再采用ADP的近似值函数迭代算法实现对单目标随机动态优化模型的逐时段递推解耦求解，并通过对AWS法中分割段新增Pareto点对应权值的调整以得到均匀分布的Pareto前沿。
通过某一实际微电网的算例仿真，证明了所提出模型与算法的正确性和有效性。
微电网是由分布式电源、负荷、储能单元、相关控制及能量管理系统构成的可自治运行的小型中（低）压配电系统[1]。常见的分布式电源如光伏、风电等，由于自然界中光照、风速的不可控性，使得光伏和风电出力特性显著区别于常规火电和水电，具有很强的随机性和间歇性，这对微电网的能量优化调度提出了更高的要求，制定出的调度方案必须能够适应光伏和风电出力的随机波动[2]。
并且，对于微电网能量优化调度问题，由于网络和分布式电源往往归属于不同企业，常存在多个相互冲突的优化目标，每个优化目标代表不同的利益需求，在调度中需要考虑多个目标之间的影响。因此，研究同时考虑多个目标协调和风光出力随机波动的微电网动态优化调度问题具有重要意义。
目前比较常见的多目标随机优化算法主要分为两大类，一类是传统优化算法，另一类是各种启发式优化算法。在传统算法中，文献[3]将场景法与法线边界交叉法结合求解大电网多目标随机动态经济调度问题，并通过场景解耦的方法避免场景法的维数灾问题。
文献[4]采用降半梯度、升半直线形隶属度函数与熵权法将多目标优化模型转化为一个单目标优化模型，并用服从正态分布的概率密度函数表示负荷的随机性，定义了含置信水平要求的调度目标函数，建立熵权模糊多目标条件风险价值模型并求解。
文献[5]用模糊随机变量代替系统中随机变量，采用最大模糊满意度法，根据目标函数值隶属度求取一组非劣解。传统多目标随机算法大多用于大电网优化调度问题中，常采用直流潮流模型近似描述网络安全约束，且忽略了电压与无功出力等对优化的影响。
在启发式算法中，文献[6，7]均采用双参数威布尔概率密度函数表示实际风速的波动性，并通过目标函数中计算风机计划出力被高估或低估概率进行惩罚。文献[6]通过非劣排序微分种群进化得到一组Pareto最优解。文献[7]通过惩罚因子矢量将两目标优化问题转化为一个单目标优化问题，并采用遗传算法对该多目标随机优化模型进行求解。
上述多目标随机算法具有很好的借鉴意义，由于启发式算法存在搜索时间长、收敛速度慢的问题，因此本文选取传统优化算法。
由于大多数微电网的网络结构相对较弱，微电网能量优化调度必须考虑配电线路的传输功率安全约束。而微电网中配电线路的电阻较大，不满足电阻比电抗小得多的条件，若采用直流潮流模型描述配电线路传输功率与实际功率的误差太大，因而得考虑交流潮流模型才能够准确描述配电线路的传输功率，然而这将会明显增大问题的规模，增加计算时间。
因此，在考虑交流潮流网络安全约束的微电网多目标随机动态优化调度中，如何解决风光出力随机特性和一天所有时段整体优化引起的高维问题是求解的关键。而近似动态规划算法（ApproximateDynamicProgramming，ADP）通过对误差场景逐一扫描训练形成近似值函数，从而能够实现各时段优化的解耦递推求解，有效降低了求解模型的规模，大大缩短计算时间[8，9]。
因此，如将ADP算法与多目标优化算法结合，将是求解考虑交流潮流网络安全约束的微电网多目标随机动态优化调度模型的一种高效方法。由于ADP算法是将多时段动态优化问题逐一时段递推解耦求解，而多目标优化算法通常是针对所有时段整体优化问题进行求解，如何将ADP方法与多目标优化算法有效结合，实现对多目标随机动态优化问题的高效求解，有待进一步研究。
本文建立了微电网优化调度问题的多目标随机型存储模型，并结合自适应加权和法（AdaptiveWeightedSum，AWS）算法和ADP算法求解该多目标随机存储模型，以得到均匀分布的Pareto前沿。通过某一实际微电网的算例仿真，验证了所提出模型与算法的正确性和有效性。
图2动态规划过程
图5某实际微电网接线
图6微电网中风电、光伏和负荷功率预测曲线
本文建立了最小化总运行费用与总网损的微电网多目标随机动态优化调度模型，并结合ADP算法和AWS算法求解多目标随机动态优化模型。
1）以多个蓄电池剩余电量的和作为资源存储量建立微电网多目标随机型存储模型，采用交流潮流模型准确描述微电网中配电线路的传输功率安全约束，并考虑了各种分布式电源的电压无功控制特性，且交流潮流模型准确考虑了微电网的网损，获得的分布式电源调度方案更符合微电网运行的实际情况。
2）提出了结合ADP法和AWS法的多目标随机动态优化调度算法，先采用AWS法将多目标随机动态优化模型转化为一系列单目标随机动态优化模型，再采用ADP的近似值函数迭代算法实现单目标随机动态优化模型的逐时段递推解耦求解，算例仿真证明了所提出算法的正确性和有效性。
3）提出的多目标随机动态优化调度算法避免了多时段随机动态优化问题的维数灾，明显减少了求解时间，并得到了分布均匀的Pareto前沿，获得的折中解的优化程度较高，为求解微电网多目标随机动态优化问题提供了一个新的有效方法。
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