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一種環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法

文檔序號:7381922閱讀:342來源:國知局
一種環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,包括建立考慮火電機組和水電機組出力平穩(wěn)性的多目標(biāo)調(diào)度模型,所述多目標(biāo)調(diào)度模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件;輸入預(yù)設(shè)的系統(tǒng)實時電力不足期望值;用多目標(biāo)粒子群算法求解環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度的帕累托最優(yōu)前沿,獲取歷史帕累托最優(yōu)解集;計算各帕累托最優(yōu)解的滿意度,取滿意度最高的最優(yōu)解作為本發(fā)明所需的環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度結(jié)果。本發(fā)明可提供含運行風(fēng)險水平約束的風(fēng)-火-水協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度方案,合理可行。
【專利說明】一種環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度【技術(shù)領(lǐng)域】,特別涉及基于多目標(biāo)粒子群算法的環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002]風(fēng)電并網(wǎng)對于電網(wǎng)節(jié)能減排具有重要意義,但風(fēng)電出力具有隨機波動性,且現(xiàn)有出力預(yù)測方法存在較大的預(yù)測誤差,這給電力系統(tǒng)調(diào)度帶來嚴峻考驗。為適應(yīng)風(fēng)電出力的波動性,常規(guī)火電機組或水電機組需要頻繁調(diào)整機組出力,這會縮短機組使用壽命、增加調(diào)度員的工 作量,影響系統(tǒng)安全。因此,制定合理的考慮風(fēng)-火-水各自特性的調(diào)度方案顯得尤為重要。
[0003]目前,國內(nèi)外針對電力系統(tǒng)調(diào)度問題主要集中于傳統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度和含風(fēng)電場調(diào)度的風(fēng)火聯(lián)合調(diào)度,針對風(fēng)-火-水協(xié)調(diào)調(diào)度的文獻還較少。對于風(fēng)電并網(wǎng)的處理也主要集中于風(fēng)電出力不定性處理,但其預(yù)測誤差固有不可消除,研究通過增減火電機組出力以適應(yīng)風(fēng)電出力的波動性和預(yù)測誤差會不可避免的縮減常規(guī)機組使用壽命,增大系統(tǒng)運行風(fēng)險。有文獻指出,由于水電機組出力可以快速調(diào)整出力,提供系統(tǒng)備用,納入水電可以提高系統(tǒng)納入風(fēng)電并網(wǎng)的能力。因此,有必要在制定調(diào)度方案時將水電與風(fēng)電、火電一起考慮。電網(wǎng)現(xiàn)行水電調(diào)度方案是根據(jù)以往水庫運行情況計劃未來一日水電站出力,在制定調(diào)度方案時令未來一日的調(diào)度時段內(nèi)水電一日總出力等于水電站計劃出力。這種方法操作簡單,且不會浪費水電資源。但是,隨著風(fēng)電并入電網(wǎng),導(dǎo)致所需系統(tǒng)備用容量提高,而上述調(diào)度水電的方法會制約水電提供系統(tǒng)備用的能力,從而會降低系統(tǒng)可納入風(fēng)電的容量。因此,有必要制定更加節(jié)能的風(fēng)-火-水協(xié)調(diào)調(diào)度方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于建立考慮火電、水電機組出力平穩(wěn)性的風(fēng)、火、水協(xié)調(diào)多目標(biāo)動態(tài)調(diào)度模型,該模型在風(fēng)電并網(wǎng)后的響應(yīng)風(fēng)險水平約束的前提下,不僅考慮火電、水電機組出力的平穩(wěn)性,同時還考慮使得系統(tǒng)火電機組發(fā)電成本和排放,同時使水電機組出力盡量靠近計劃出力,減少浪費。為求解該模型,通過引入教與學(xué)優(yōu)化算法中的學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)對傳統(tǒng)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法進行改進,提高算法的全局搜索能力。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案提供一種環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,包括以下步驟:
[0006]步驟1、建立考慮火電機組和水電機組出力平穩(wěn)性的多目標(biāo)調(diào)度模型,所述多目標(biāo)調(diào)度模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件;
[0007]目標(biāo)函數(shù)如下,
【權(quán)利要求】
1.一種環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟1、建立考慮火電機組和水電機組出力平穩(wěn)性的多目標(biāo)調(diào)度模型,所述多目標(biāo)調(diào)度模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件; 目標(biāo)函數(shù)如下
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于:步驟3包含以下子步驟, 步驟3.1、初始化及約束出力,包括初始相關(guān)參數(shù)和種群,令當(dāng)前迭代次數(shù)為O,然后初始化全局帕累托最優(yōu)解集及歷史帕累托最優(yōu)解集、獨立備用選擇集, 所述初始相關(guān)參數(shù)和種群,包括設(shè)置最大迭代次數(shù)Kmax,初始化種群的速度和位置,初始化的種群中包括多個粒子,每個粒子代表一種出力方案,所述出力方案包括一個系統(tǒng)中所有機組分別在某一調(diào)度日內(nèi)各調(diào)度時段的出力;對初始化種群結(jié)果進行約束處理,直至所產(chǎn)生的粒子滿足約束;初始化粒子的個體最優(yōu)解為該粒子初始化所得位置對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值,初始化種群的全局最優(yōu)解通過隨機選取一組初始化粒子得到;所述全局帕累托最優(yōu)解集是用于存儲本次迭代產(chǎn)生的非支配解的解集,歷史帕累托最優(yōu)解集是用于存儲在整個迭代過程中所產(chǎn)生的非支配解的解集,獨立備用選擇集用于存儲當(dāng)前種群中的可行解; 步驟3.2、迭代次數(shù)q加I ; 步驟3.3、調(diào)整慣性權(quán)重和粒子速度及位置; 步驟3.4、對本次迭代執(zhí)行步驟3.3更新后的粒子進行約束處理; 步驟3.5、通過計算目標(biāo)函數(shù)值獲取各個粒子的適應(yīng)度值; 步驟3.6、尋找非支配解,然后更新全局帕累托最優(yōu)解集,根據(jù)全局帕累托最優(yōu)解集畫出帕累托最優(yōu)前沿,并將非支配解存入歷史帕累托最優(yōu)解集中; 步驟3.7、使非支配解進行學(xué)習(xí),包括對本次迭代執(zhí)行步驟3.6所得帕累托最優(yōu)前沿中的帕累托前沿解進行變異,對全局帕累托最優(yōu)解集進行修整; 步驟3.8、對當(dāng)前的全局帕累托最優(yōu)解集進行約束處理,然后使?jié)M足約束的粒子與其他帕累托最優(yōu)解中的粒子進行支配關(guān)系判斷,得到新的全局帕累托最優(yōu)解集,構(gòu)建新的帕累托前沿; 再一次更新全局帕累托最優(yōu)解集,并將非支配解存入歷史帕累托最優(yōu)解集中,將本次迭代執(zhí)行步驟3.3~3.8中產(chǎn)生的非支配解全部存入備用選擇集中; 步驟3.9、基于占優(yōu)定義和K最鄰近距離和更新全局帕累托最優(yōu)解集和歷史帕累托最優(yōu)解集,包括在獨立備用選擇集和歷史帕累托最優(yōu)解集中,分別計算各個粒子的K最鄰近距離和,并判斷是否超出相應(yīng)個數(shù)限制,當(dāng)超出限制時根據(jù)K最鄰近距離和由小到大進行修剪,直至滿足相應(yīng)個數(shù)限制; 步驟3.10、更新全局最優(yōu)解和個體最優(yōu)解; 步驟3.11、判斷是否達到最大迭代次數(shù)Kmax,若否則轉(zhuǎn)步驟3.2,若是則根據(jù)全局帕累托最優(yōu)解集輸出帕累托最優(yōu)前沿,保存歷史帕累托最優(yōu)解集。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于:步驟3.7中,對帕累托前沿解進行變異實現(xiàn)如下, 設(shè)某一帕累托前沿解相應(yīng)粒子為X = [X1, X2,, χη],則對其通過學(xué)習(xí)操作得到新的粒子,用新的粒子取代原來的粒子,學(xué)習(xí)操作見下式,

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于:步驟3.11所述根據(jù)全局帕累托最優(yōu)解集輸出帕累托最優(yōu)前沿,包括計算全局帕累托最優(yōu)解集各個粒子的K最鄰近距離和,并判斷是否超出預(yù)設(shè)的全局帕累托最優(yōu)解集個數(shù)限制,當(dāng)超出限制時根據(jù)K最鄰近距離和由小到大進行修剪,直至滿足全局帕累托最優(yōu)解集個數(shù)限制。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于:步驟3.9和步驟3.11中,計算K最鄰近距離和時,求取兩個粒子的距離du如下式實現(xiàn),
6.根據(jù)權(quán)利要求2或3或4或5所述環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于:步驟3.1、3.4和3.8的約束處理中, 對于等式約束,采用減少維數(shù)法將等式約束轉(zhuǎn)變?yōu)椴坏仁郊s束; 對于不等式約束,采用倒退機制進行處理,包括若某一時段粒子不滿足不等式約束,則倒退兩個時段重新尋找。
7.根據(jù)權(quán)利要求2或3或4或5所述環(huán)境經(jīng)濟發(fā)電調(diào)度方法,其特征在于:步驟4采用折中解方案時,采用模糊隸屬函數(shù)法來評估各帕累托最優(yōu)解的滿意度如下, 第i’個最優(yōu)解在第k’維目標(biāo)函數(shù)下的滿意度如下,
【文檔編號】H02J3/38GK104009494SQ201410153026
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年4月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月16日
【發(fā)明者】胡志堅, 賀建波 申請人:武漢大學(xué)
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