一种混合新能源电力系统机组组合优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，包括：步骤(1)：建立新能源电力系统机组组合调度数学模型，包括：建立新能源机组优化调度目标函数：以机组开关状态和各机组功率为输入量，机组运行费用为输出量，目标函数为：其中：minF为系统运行费用最小的目标函数，T为调度时期的时段数，N为机组台数，Ii,t为t时刻机组i的运行状态，开机时Ii,t＝1，关机时Ii,t＝0，Pi,t为t时刻火电机组i的发电功率，f(Pi,t)为t时刻火电机组i的发电成本，Si为火电机组i的启动成本；并设置约束条件；步骤(2)：用启发式优化算法对步骤(1)中的数学模型进行寻优计算。本发明专利技术方法有如下特点：算法具有简单的结构，目标函数寻优能力强，迭代收敛速度快，算法具有较好稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于混合新能源电力系统调度
，更具体地，涉及一种混合新能源 电力系统机组组合优化方法。
技术介绍
传统电力系统在国民生产生活中扮演着重要的角色，但随着人们对环境要求的提 高和国家可持续发展战略的提出，节能减排将会成为中国能源战略的风向标，因此新能源 电力系统逐渐的步入我们的视野。 风能和光伏发电在新能源电力系统中占有很大的比重，由于风能和光伏发电具有 显著的随机性，这类电源接入电力系统后必定对传统电力系统的稳定性产生影响。将抽水 蓄能电站引入新能源电力系统，利用抽水蓄能机组的"削峰填谷"和快速响应能力，可有效 平抑新能源和负荷的随机性，从而提高系统稳定性。抽水蓄能电站可以在特定时段利用电 网中多余的电量储能，并在用电高峰期将其释放，这样可以大大降低了风电和光伏发电并 入电网后所造成的波动，保证了电网的安全稳定运行。 机组组合问题是一个高维、非凸、离散的混合整数非线性数学优化问题，是一个典 型的NP难问题。由于增加了新能源与抽水蓄能，新能源电力系统中的机组组合问题较传统 电力调度中的机组组合问题更为复杂，需要寻找更加优秀的方法来求解。在理论研究方面， 有研究通过优化技术来求解机组组合问题，常用的优化算法大多数为启发式优化算法。启发式优化算法是现代优化方法的重要分支，其思想大多来源于自然规律，包括 生物现象以及物理定律。例如遗传算法（GeneticAlgorithm，GA)模拟生物基因的进化过 程；粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PS0)模拟鸟类飞行的活动。算法的 模式都需要以相当多数目的智能体（agent)来实现对某类问题的求解功能。此外还有机组 组合优选方法包括动态规划法、优先顺序法等。它们各有优点，但也存在明显缺陷。动态规 划法容易出现"维数灾";优先顺序法的求解精度差；遗传算法需要进行复制、交叉与变异操 作，进化速度慢，易产生早熟收敛，并且其性能对参数有较大的依赖性；PS0算法在复杂优 化问题求解中存在早熟、陷入局部极小等不足。这些缺陷均可能导致算法无法获得最优的 混合新能源电力系统的发电耗量。
技术实现思路
针对当前方法的不足，本专利技术提供了一种基于新型启发式优化算法的混合新能源 电力系统机组组合优化调度方法，该方法首先建立混合新能源电力系统机组组合调度的数 学模型，模型为具有多个约束条件的目标函数，然后采用新型启发式优化算法求解模型，从 而获得新能源系统的机组调度方案。 为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案： 步骤（1):新能源电力系统机组组合调度数学模型的建立 1.1、目标函数 其中：minF为系统运行费用最小的目标函数，T为调度时期的时段数，N为机组台 数，Ilit为t时刻机组i的运行状态（开机时Ilit= 1，关机时Ilit= 0)，Plit为t时刻火电 机组i的发电功率，f(Plit)为t时刻火电机组i的发电成本，Si为机组i的启动成本。 1.2、约束条件 1.2.1、负荷平衡约束 其中：PWit为t时刻的风电发电功率，pVit为t时刻的光伏发电功率，t时刻 的抽水蓄能机组发电功率，PditSt时刻的抽水蓄能机组抽水功率，Lt时刻负荷。 1. 2. 2、系统旋转备用约束其中：^为火电机组i的功率上限，Rt通常为0. 1倍的Lt。 1. 2. 3、最小启停时间约束 (工…-工"）彡0 (zziti-Tidown) (Iiit-Iijti) ^ 〇 其中：rriitt-1时刻火电机组i持续开机时间；zziitt-1时刻火电机组i 持续关机时间，TliCin为火电机组i最小持续开机时间；Tlid_为火电机组i最小持续关机时 间。 1. 2. 4、火电机组输出功率限制约束 其中也为火电机组i的功率下限。1.2. 5、火电机组的爬坡速率约束 其中：Ρ1ιΜ11ιρ为火电机组i的爬坡速率。1.2. 6、抽水蓄能的出力上下限约束 其中：￡d为抽水蓄能机组抽水功率下限；为抽水蓄能机组抽水功率上限。L为 抽水蓄能机组发电功率下限为抽水蓄能机组发电功率上限。 步骤（2):用新型启发式优化算法对步骤（1)中的数学模型进行寻优计算，具体步 骤如下： 2. 1、算法初始化：设置算法参数，最大迭代次数％，初始Np组调度方案,.i= 1，...，ΝΡ，Κ=Ν·Τ，并且m<K，X广e|〇，l}， &用来表示N机组T小时内的机组开关状况。令初始迭代次数L= 1，进入迭代选优。 2.2、通过步骤（1)中所设置的约束条件对调度方案&，1 = 1，一，％，进行约束处 理，令X/变为可行解。 2.3、将Np组调度方案代入步骤（1)中的目标函数并求得目标函数值FAi= 1，"·，ΝΡ，将全局最优调度方案记为X。，将全局排名第二及第三的调度方案记为Xe和Xδ， 对应的调度方案目标函数值为Fa、Fe、F5。 2. 4、根据Xa、Xe、Χδ与X间的相对差距Da、De、Ds，综合判断Xi向目标移动的 方向，更新当前调度方案Xi。具体步骤如下： 2. 4. 1、计算参数a，a随着迭代次数增加从2线性递减到0。 2. 4. 2、计算X。的更新收敛因子Ai和摆动因子C1<3 其中：6、巧为之间的随机数。 2. 4. 3、计算X。与X之间的相对差距Dα _4]Da=|〇! 2. 4. 4、&以Xa为依据进行更新，并得到临时调度方案Xa: Xa=Xa-Ai·Da 2. 4. 5、&分别以Xe、Χδ为依据进行2. 4. 2到2. 4. 4同样的更新过程得到临时调 度方案Xb，X。。 2.4.6、对调度方案进行更新，形成下一代父1，1 = 1，"*，％。具体步骤如下： 2.4.6.1、令111=1 2. 4. 6. 2、通过转换函数对父1进行二进制转换： 其中：rand为之间的随机数。 2乂 6. 3、m=m+1，如果m彡K，则转到步骤2乂 6. 2,否则转到步骤2. 5 2. 5、L=L+1 ;如果IXM:，则转到2. 2。否则结束算法，输出最优调度方案目标函 数值F。和对应的调度方案Xα。 专利技术的效果 与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和效果： 1、没有局限于单纯的火电机组调度，而是结合当今实际，将风电、抽水蓄能和光伏 发电同时加入到电力系统当中，通过机组调度解决了新能源并网时对电力系统产生的波 动，并且大大削减了发电的耗量，提升了发电效益。 2、采用新型启发式优化算法对实际问题进行优化。本专利技术方法有如下特点：算法 具有简单的结构，目标函数寻优能力强，迭代收敛速度快，算法具有较好稳定性。【附图说明】 图1混合新能源电力系统机组组合优化调度流程框图； 图2混合新能源电力系统出力情况； 图3本专利技术方法与BPS0优化算法目标函数搜索过程对比图。【具体实施方式】 为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并 不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。 本专利技术采用如下技术方案实现： 具体数据准备： 调度范围时段T= 24,各个时段的预测负荷Lt、风力发电本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤(1)：建立新能源电力系统机组组合调度数学模型，包括：建立新能源机组优化调度目标函数：以机组开关状态和各机组功率为输入量，机组运行费用为输出量，目标函数为：minF=Σt=1TΣi=1N[Ii,tf(Pi,t)+Ii,t(1-Ii,t-1)Si]]]>其中：minF为系统运行费用最小的目标函数，T为调度时期的时段数，N为机组台数，Ii,t为t时刻机组i的运行状态，开机时Ii,t＝1，关机时Ii,t＝0，Pi,t为t时刻火电机组i的发电功率，f(Pi,t)为t时刻火电机组i的发电成本，Si为火电机组i的启动成本；并设置约束条件；步骤(2)：用启发式优化算法对步骤(1)中的数学模型进行寻优计算。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李超顺，王文潇，汪赞斌，李如海，黄润东，唐清波，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42