一种基于改进鲸鱼算法的综合能源系统多维寻优方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进鲸鱼算法的综合能源系统多维寻优方法，该方法对综合能源系统进行建模，以整体运营成本最小为目标函数，以电、热、冷平衡条件为约束条件，采用改进鲸鱼算法求得目标函数的全局最优解。其中，改进的鲸鱼算法是在传统鲸鱼算法的基础之上，通过引入自适应权重和柯西变异而得到。本发明专利技术一方面改进了鲸鱼算法的全局搜索能力，避免了陷入局部最优；另一方面改进了局部搜索能力，提高了收敛速度和精度，具有好的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进鲸鱼算法的综合能源系统多维寻优方法
本专利技术涉及一种综合能源系统多维寻优方法，尤其涉及一种基于改进鲸鱼算法对含分布式新能源发电的冷-热-电综合能源系统进行多维寻优的方法。
技术介绍
近年来，随着能源危机的日趋严重和分布式电源技术的成熟完善，含可再生能源和高能源利用率的冷-热-电综合能源系统也受到了广泛关注。综合能源系统既充分利用了可再生能源发电的清洁、环保的特性，同时在能量梯级利用概念的基础上，以天然气为一次能源，产生冷、热、电的联产联供。是一个具有较高能源利用率和资源互补性的系统。对于综合能源系统的优化问题，首先需要建立一个含多种能源形式的系统优化运行模型，以整体运营成本最小为目标函数，并需要考虑不同能量形式之间的转化效率以及多种类型发电与储能的约束条件。采用稳定、可靠的高精度的优化算法进行求解，以实现能流综合利用与协同优化，满足最终用户的多类型负荷需求。鲸鱼算法是由澳大利亚研究人员Mirjalili等人近年来最新提出的一种通过模仿座头鲸的捕食行为特征而实现的优化搜索算法。然而，传统的鲸鱼算法采用线性惯性权重法，因而容易陷入局部最优解、收敛速度慢且收敛精度低。
技术实现思路
专利技术目的：提供了一种基于改进鲸鱼算法的综合能源系统多维寻优方法，以解决对于包含了可再生能源和冷-热-电联供系统的经济运行的寻优问题。技术方案：本专利技术所提供的综合能源系统多维寻优方法包括如下步骤：(1)建立可再生能源及冷热电负荷的模型、系统运行模型、储能设备模型和能量转换设备模型，确定综合能源系统中的各项运营成本的计算方式以及电、热、冷平衡条件；其中，各项运营成本包括：可再生能源机组的总运营成本、燃气总成本、冷热电联产系统CCHP机组的总维护成本、交易成本和储能设备的运行总成本；(2)基于确定的各项运营成本计算综合能源系统的整体运营成本，以整体运营成本最小作为目标函数，并以电、热、冷平衡条件作为约束条件；(3)采用鲸鱼算法基于约束条件对目标函数进行一日时间尺度内的多维度寻优。进一步地，步骤(3)包括以下步骤：(31)随机产生N个满足约束条件的目标函数中各变量的解向量；将解向量的数目N视为鲸鱼的数目；将目标函数中的变量数M视为鲸鱼搜索空间的维数；将第i种解向量视为第i只鲸鱼在M维空间中的位置i＝1，2，…，N；将目标函数值视为适应度函数值；(32)设置最大迭代次数，将最大迭代次数记为itmax；将当前迭代次数记为k并初始化：k＝1；将当前鲸鱼的序数记为i并初始化：i＝1；将第1只鲸鱼视为最优个体；(33)更新最优个体：将第i只鲸鱼个体的适应度函数值与最优个体的适应度函数值进行比较，将函数值小的鲸鱼个体更新为最优个体，如果两者相等则最优个体不变；记录更新的最优个体及其适应度函数值和位置Xp；(34)更新参数ω、A、C和l：A＝2ω·r-ω，C＝2·r，其中，ω为线性收敛因子，t为当前迭代次数，itmax是最大迭代次数，r为[0，1]间的随机数，l为[-1，1]之间的随机数；(35)利用更新的参数来更新鲸鱼的位置：产生随机数p，如果p≥0.5，则利用下式更新位置：其中，表示第i只鲸鱼和猎物之间的距离，b为用于限定对数螺旋形状的常数；如果p<0.5且|A|<1，则利用下式更新位置：D＝|C·Xp(t)-X(t)|，X(t+1)＝ω(t)·Xp(t)-A·D，t为当前迭代次数，itmax是最大迭代次数，A·D为包围步长；如果p<0.5且|A|≥1，则利用下式更新位置：式中，Xij(t)为变异前的第i只鲸鱼的第j个位置点，即步骤(31)中随机产生的第i个解向量中第j个自变量的解；(36)令i＝i+1，判断i是否达到N；如果未达到N，则重复执行步骤(33)至(35)；反之则转至步骤(37)；(37)令k＝k+1，判断k是否达到最大迭代次数itmax；若没有达到，则重复执行步骤(33)至(36)；反之则结束算法，得到经更新的鲸鱼的最优位置Xp即为目标函数的全局最优解。有益效果：本专利技术与现有技术相比，在求解综合能源系统的全局最优解时，在传统鲸鱼算法的基础之上，引入了自适应权重和柯西变异而进行计算。自适应惯性权重的引入改进了传统鲸鱼算法的局部搜索能力，提高了收敛精度；通过柯西变异算子对鲸鱼的位置进行变异，提高了鲸鱼算法的全局搜索能力，避免在求解过程中陷入局部最优。附图说明图1是本专利技术实施例提供改进鲸鱼算法的流程图。具体实施方式以下是结合附图对本专利技术进行详细说明。本专利技术的基于改进鲸鱼算法的综合能源系统多维寻优方法旨在解决冷-热-电联供综合能源系统在满足冷、热、电平衡约束以及储能设备约束和电热、电冷转换设备约束的条件下，达到运行总成本最低目标的优化问题。其实施步骤如下：步骤S1：建立可再生能源及冷热电负荷的模型、系统运行模型、储能设备模型和能量转换设备模型，确定综合能源系统中的各项运营成本的计算方式以及电、热、冷平衡条件；其中，各项运营成本包括：可再生能源机组的总运营成本、燃气总成本、冷热电联产系统CCHP机组的总维护成本、交易成本和储能设备的运行总成本；(1)可再生能源及冷热电负荷的数学模型：式中，km(t)为0-1变量，用于控制可再生能源是否投入。Cg为发电成本参数，Com为运行维护成本参数，Cdm为停机维护成本。Cm(t)为可再生能源机组m的成本。为t时段可再生能源机组m的出力，且满足功率约束：其中，和分别为可再生能源机组m出力的上、下限。(2)系统运行模型：其中，和分别为CCHP机组k电输出功率的上限和下限；和分别为电输出功率的向下爬坡速率和向上爬坡速率。CCHP机组k中的余热锅炉运行约束如下：Hk(t)/ηHEX+Lk(t)/ηCOP≤ηFHFk(t)+ηbFk-b(t)，其中，ηFH为CCHP中内燃机余热回收系数；ηb为锅炉补燃热效率；ηHEX为换热器效率；ηCOP为制冷机制冷系数；为CCHP机组k中余热锅炉最大运行功率；Fk(t)为t时段CCHP机组k中内燃机消耗的天然气流量；Fk-b(t)为n时段CCHP机组k中余热锅炉补偿消耗天然气流量；Hk(t)为CCHP机组k中余热锅炉回热器的热输出功率；Lk(t)为CCHP机组k中制冷设备的制冷输出功率。Fk(t)和Fk-b(t)通过热量来计量。(3)储能设备的数学模型：电储能的运行约束如下：0≤Pdis(t)≤Pmax，0≤Pchar(t)≤Pmax，SOC(t)＝SOC(t-1)+ηcharPchar(t)-Pdis(t)/ηdis，SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax，其中，Pchar(t)和Pdis(t)分别为电储能的充、放电功率，Pmax为其最大值；SOC(t)为t时段电储能的容量；ηchar和ηdis分别为电储能的充电和放电效率；SOCmin和SOCmax分别为电储能的容量最小值和最大值。热储能的运行约束如下：HT(t)＝ηTHT(t-1)+ηTDHTD(t)-HTC(t)/ηTC，其中，HTD(t)和HTC(t)分别为储热装置的充、放热功率，为储热装置的充、放热功率中的最大值；HT(t)为t时段储热装置储热水平；ηTD和ηTC分别为储热装置的充热和放热效率；1-ηT为储热装置经过单位时间后的损耗率；为储热装置的储热容量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种综合能源系统多维寻优方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立可再生能源及冷热电负荷的模型、系统运行模型、储能设备模型和能量转换设备模型，确定综合能源系统中的各项运营成本的计算方式以及电、热、冷平衡条件；其中，各项运营成本包括：可再生能源机组的总运营成本、燃气总成本、冷热电联产系统CCHP机组的总维护成本、交易成本、储能设备的运行总成本；(2)基于各项运营成本确定综合能源系统的整体运营成本，以整体运营成本最小作为目标函数，并以电、热、冷平衡条件作为约束条件；(3)采用鲸鱼算法基于约束条件对目标函数进行一日时间尺度内的多维度寻优。

【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统多维寻优方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立可再生能源及冷热电负荷的模型、系统运行模型、储能设备模型和能量转换设备模型，确定综合能源系统中的各项运营成本的计算方式以及电、热、冷平衡条件；其中，各项运营成本包括：可再生能源机组的总运营成本、燃气总成本、冷热电联产系统CCHP机组的总维护成本、交易成本、储能设备的运行总成本；(2)基于各项运营成本确定综合能源系统的整体运营成本，以整体运营成本最小作为目标函数，并以电、热、冷平衡条件作为约束条件；(3)采用鲸鱼算法基于约束条件对目标函数进行一日时间尺度内的多维度寻优。2.根据权利要求1所述的综合能源系统多维寻优方法，其特征在于，在步骤(1)中，根据所建立的可再生能源及冷热电负荷的数学模型，式中，Cm(t)为t时段可再生能源机组m的成本；Cg为发电成本参数；为t时段可再生能源机组m的发电量；Com为运行维护成本参数；km(t)为0-1变量，用于控制可再生能源是否投入；Cdm为停机维护成本；和分别为可再生能源机组m出力的上限和下限。3.根据权利要求1所述的综合能源系统多维寻优方法，其特征在于，在步骤(1)中，根据所建立的系统运行模型，其中，和分别为CCHP机组k电输出功率的上限和下限；和分别为电输出功率的向下爬坡速率和向上爬坡速率；CCHP机组k中的余热锅炉运行约束如下：Hk(t)/ηHEX+Lk(t)/ηCOP≤ηFHFk(t)+ηbFk-b(t)，其中，Hk(t)为CCHP机组k中余热锅炉回热器的热输出功率；ηHEX为换热器效率；Lk(t)为CCHP机组k中制冷设备的制冷输出功率；ηCOP为制冷机制冷系数；ηFH为CCHP中内燃机余热回收系数；Fk(t)为t时段CCHP机组k中内燃机消耗的天然气流量；ηb为锅炉补燃热效率；Fk-b(t)为t时段CCHP机组k中余热锅炉补偿消耗天然气流量；为CCHP机组k中余热锅炉最大运行功率；Fk(t)和Fk-b(t)通过热量来计量。4.根据权利要求1所述的综合能源系统多维寻优方法，其特征在于，在步骤(1)中，根据所建立的储能设备的数学模型，电储能的运行约束如下：SOC(t)＝SOC(t-1)+ηcharPchar(t)-Pdis(t)/ηdis，SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax，0≤Pdis(t)≤Pmax，0≤Pchar(t)≤Pmax，其中，SOC(t)为t时段电储能的容量；Pchar(t)和Pdis(t)分别为电储能的充、放电功率，Pmax为电储能充放电功率的最大值；ηchar和ηdis分别为电储能的充电和放电效率；SOCmin和SOCmax分别为电储能的容量最小值和最大值；热储能的运行约束如下：HT(t)＝ηTHT(t-1)+ηTCHTC(t)-HTD(t)/ηTD，其中，HT(t)为t时段储热装置储热水平；1-ηT为储热装置经过单位时间后的损耗率；ηTD和ηTC分别为储热装置的充热和放热效率；HTD(t)和HTC(t)分别为储热装置的充、放热功率；为储热装置的储热容量；为储热装置的充、放热功率中的最大值；储能设备的运行成本表述如下：Cbat(t)＝CEES(Pchar(t)+Pdis(t))+CTES(HTD(t)+HTC(t))+CCES(LTD(t)+LTC(t))，其中，Cbat(t)为t时段储能设备的运行总成本；CEES、CTES和CCES分别为电、热、冷储能的循环损耗成本；LTD(t)和LTC(t)分别为t时段冷储能的充、放冷功率。5.根据权利要求1所述的综合能源系统多维寻优方法，其特征在于，在步骤(1)中，根据电热、电冷能量转换设备的数学模型，HEH(t)＝ηEHPEH(t)，LEC(t)＝ηECPEC(t)，其中，HEH(t)为t时刻转换成的热量，LEH(t)为t时刻转换成的冷量；PEH(t)和PEC(t)分别为t时刻被转换为热量和冷量的电量；ηE...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲春辉，赵洋，陶思钰，王岩，徐青山，孙文文，杨硕，孙辰军，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网公司，东南大学，国网河北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11