系統的控制變量包括每個調度周期內的蓄電池開關狀態XB(t)、 XG(t)市電開關狀態和各個可控負荷的開關狀態Xi(t)，取1時表示設備接入系統，取0時表示斷開。模型求解時，首先根據每組解的控制變量取值和負荷功率確定各個調度周期中PB(t)和PG(t)的大小，模型的供電狀態判斷流程如圖6-8所示。

由圖68可知，在默認蓄電池接入系統進行充放電的條件下，模型先判斷該時段光伏功率是否大于負荷總功率，大于則進行求解充電功率，反之求解放電功率。然后將默認的蓄電池功率乘以蓄電池實際開關狀態求解電網功率，再更新蓄電池實際功率。

協同調度模型是一個包含多種約束條件的0-1規劃問題，采用二

圖6-8協同調度策略流程

進制粒子群(BPSO)算法對模型進行求解。首先初始化一群隨機粒子，并追隨當前的最優粒子在解空間中搜索，迭代找到最優解。d維搜索空間中第i個粒子的位置為Xi，=(Xi，1，Xi，2，…，Xi,d)、速度為Vi=(Vi,1，Vi,2…，Vi,d)。每次迭代中，粒子跟蹤局部最優解和全局最優解，并根據式(6-13)和式(6-14)更新自己的速度

式中：w為慣性權因子;c1和c2為正學習因子;r1,r2,r3均為0～1之間均勻分布的隨機數。

由于模型中全局約束條件較多，用罰函數法不易獲得可行解，所以對粒子初始化和速度更新策略時進行了改進。圖6-8所示的供電狀態判斷流程圖已經處理了上式的約束。當不滿足蓄電池的荷電狀態約束和溫控負荷約束時，則強制改變對應變量的位置，通過式(6-15)進行位置更新

計算出粒子更新速度后，針對對應的主動性負荷控制變量，只將速度最大的變量及其后續的N個變量置1，N為設備工作持續的周期數，其他調度周期的控制變量全部置0，求解模型的流程如圖6-9所示。

圖6-9求解流程