一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法技术

本发明专利技术公开一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，步骤包括：S1.构建以光热电站、火电厂和清洁能源电厂聚合的虚拟电厂，以所述虚拟电厂净收益最大化确定所述虚拟电厂的调度优化目标函数和约束条件；S2.以所述调度优化目标函数作为收缩空间和声算法的评价函数，以所述约束条件作为收缩空间和声算法的和声变量约束区间；S3.根据所述评价函数和所述和声变量约束区间，利用收缩空间和声算法，获取所述评价函数的最大值以及使所述评价函数取最大值的和声变量。本发明专利技术具有实现方法简单、应用灵活等优点，可以有效提高电力调度方案的求解效率，能够获得更合理、经济效益更好的电力调度方案。

An Optimal Dispatching Method for Virtual Power Plant Based on Shrinkage Space Harmony Algorithms

【技术实现步骤摘要】
一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法
本专利技术涉及发电厂控制
，尤其涉及一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法。
技术介绍
迅速发展的光伏、风力发电技术在一定程度上缓解了能源危机，但因其强波动性和强间歇性的特点，光伏、风电难以像火电一样被直接调度。虚拟电厂可将风电机组、光伏发电机组、火电机组、可控负荷等各种分布式资源在电气特性方面聚合，利用先进的信息技术和多层次控制手段，协调优化内部各单元运行，以打捆外送的方式向电网申报出力，因此能够有效平抑光伏、风电并网带来的波动，实现对光伏发电和风电资源的直接调度。但是虚拟电厂在日前申报出力的过程中，因其内部随机单元出力的不确定性，造成虚拟电厂实际出力偏离日前申报值。火电机组配合调节能力较弱且频繁调整成本大的特点，很大程度地限制了虚拟电厂实时调节的能力，使得实际出力难以跟踪日前申报计划，如何有效地降低实时出力与日前申报的偏差是目前有待解决的问题。增加储电装置能够有效的降低虚拟电厂实时出力与日前申报电量的偏差，但是储电设备投资高昂且安装后利用率较低，不利于虚拟电厂的经济运行。随着光热发电技术的逐步成熟及成本降低，光热电站正呈现良好的发展势头。因此，光热电站的出力灵活可控、可调度性强的特性，可被利用于解决虚拟电厂实际出力偏离其申报值的难题。为了获得最佳的调度方案，近年来，和声算法因其全局搜索能力强的特点而被广泛应用到电力系统优化问题研究中，但同时也存在搜索方向性差、寻优后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题，其求解效率和求解精度已经无法满足现代电力系统调度的需求。因此，有必要进一步对电力系统的优化问题的求解方法进一步研究，提高其求解效率和求解精度，以得到更合理、经济效益更好的电力调度方案。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种能够有效提高电力调度方案的求解效率，有助于获得更合理、经济效益更好的电力调度方案，且实现方法简单、应用灵活的基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法。为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，步骤包括：S1.构建以光热电站、火电厂和清洁能源电厂聚合的虚拟电厂，以所述虚拟电厂净收益最大化确定所述虚拟电厂的调度优化目标函数和约束条件；S2.以所述调度优化目标函数作为收缩空间和声算法的评价函数，以所述约束条件作为收缩空间和声算法的和声变量约束区间；S3.根据所述评价函数和所述和声变量约束区间，利用收缩空间和声算法，获取所述评价函数的最大值以及使所述评价函数取最大值的和声变量。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S1中将光热电站、火电厂和清洁能源电厂聚合为虚拟电厂，具体根据售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本等因素构建虚拟电厂优化调度模型，并以所述虚拟电厂净收益最大化确定所述虚拟电厂优化调度模型的目标函数和约束条件。作为本专利技术的进一步改进，所述虚拟电厂优化调度模型的目标函数具体按下式计算得到：其中，fda为虚拟电厂调度方案下的净收益；fe、fgen、fcsp分别为售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本，且满足其中，ke,t为售电电价；Pg,t、PCSP,t、Pw,t分别为火电厂的输出功率、光热电站的输出功率和清洁能源电厂的输出功率；a、b、c为耗能函数拟合为二次函数后的火电厂单位耗能系数；e、分别为火电厂的碳排放强度系数和碳排放惩罚系数；分别为火电厂和光热电站的单位产能运行维护成本系数。作为本专利技术的进一步改进，所述虚拟电厂优化调度模型的约束条件用于表征电网调度中心对虚拟电厂输出功率的限制，具体按下式计算得到：Pgrid,t＝Pg,t+Pw,t+Pcsp,t其中，Pgrid,t为虚拟电厂的输出总功率限值；Pg,t、PCSP,t、Pw,t分别为火电厂的输出功率、光热电站的输出功率和清洁能源电厂的输出功率。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S2中以所述虚拟电厂优化调度模型的目标函数作为收缩空间和声算法的评价函数，构建收缩空间和声算法模型；以所述虚拟电厂优化调度模型的约束条件作为和声变量约束区间，根据所述和声变量约束区间随机生成N组虚拟电厂调度方案作为收缩空间和声算法模型的初代和声变量。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S3中利用收缩空间和声算法，计算得到所述评价函数的最大值以及使所述评价函数取最大值的和声变量，具体计算步骤为：S31.设置收缩空间和声算法的计算参数，根据所述和声变量约束区间随机生成N个初代和声变量，构成和声记忆库；S32.利用所述收缩空间和声算法的评价函数计算和声记忆库中各个和声变量的评价值，筛选出和声记忆库中的最小评价值flow以及最小评价值对应的和声变量xlow；S33.产生随机数r，按照修正公式更新和声记忆库取值概率，修正公式可表示为：其中，r为服从0～1均匀分布的独立随机数；HMCRmax、HMCRmin、HMCRk分别为和声记忆库取值概率的最大值、最小值和第k次迭代下的取值；kmax为最大迭代次数；fik为第i个和声变量在第k次迭代时的评价值。S34.判断随机数r是否小于和声记忆库取值概率；若满足，则按照欧氏距离公式筛选将要进行局部扰动的和声变量xg，然后利用局部扰动公式生成新的和声变量xnew；若不满足，则根据所述和声变量约束区间随机生成一个新的和声变量xnew。所述欧氏距离公式可表示为：式中，i＝1,2,…,N(N为和声记忆库的大小)；j＝1,2,…,M(M为变量的维数)；d(xi)为和声记忆库中第i个和声变量与其他和声变量的欧式距离之和；xg为和声记忆库中被选取的欧式距离之和最小的和声变量。所述局部扰动公式可表示为：式中，PAR、LBW分别为局部调谐概率与和声搜索的调整步长。S35.利用所述收缩空间和声算法的评价函数计算新产生的和声变量xnew的评价值，判断其评价值是否大于和声记忆库中的最小评价值flow；若满足，则更新和声记忆库，即将新产生的和声变量xnew替代和声记忆库中最小评价值对应的和声变量xlow；若不满足，则执行步骤S36；S36.判断修正次数k是否达到最大迭代次数kmax，若不满足，则返回步骤S32；若满足，则执行步骤S37。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S3中利用收缩空间和声算法计算得到的使所述评价函数取最大值的和声变量就是虚拟电厂优化调度模型的最优电力调度方案；计算得到的所述评价函数的最大值就是虚拟电厂优化调度模型的目标函数最大值，即虚拟电厂在所述最优电力调度方案下的最优净收益。作为本专利技术的进一步改进，所述虚拟电厂优化调度模型的最优电力调度方案指的是虚拟电厂内部各个单元的出力状况，即光热电站的输出电功率、火电厂的输出电功率和清洁能源电厂的输出电功率。作为本专利技术的进一步改进，所述清洁能源电厂指的是风电场、光伏电站等新型清洁能源电厂中的一种或者多种。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：1)本专利技术提供的收缩空间和声算法采用欧式距离的方法减小搜索空间，选取和声记忆库中欧式距离之和最小的和声分量进行局部扰动，得到新的和声变量,相较于从和声库中随机选取，有利于加强算法搜索的方向性，使得在解决电力系统优化调度问题时，能够更快速获得电力调度方案。2)本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤包括：S1.构建以光热电站、火电厂和清洁能源电厂聚合的虚拟电厂，以所述虚拟电厂净收益最大化确定所述虚拟电厂的调度优化目标函数和约束条件；S2.以所述调度优化目标函数作为收缩空间和声算法的评价函数，以所述约束条件作为收缩空间和声算法的和声变量约束区间；S3.根据所述评价函数和所述和声变量约束区间，利用收缩空间和声算法，获取所述评价函数的最大值以及使所述评价函数取最大值的和声变量。

【技术特征摘要】
1.一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤包括：S1.构建以光热电站、火电厂和清洁能源电厂聚合的虚拟电厂，以所述虚拟电厂净收益最大化确定所述虚拟电厂的调度优化目标函数和约束条件；S2.以所述调度优化目标函数作为收缩空间和声算法的评价函数，以所述约束条件作为收缩空间和声算法的和声变量约束区间；S3.根据所述评价函数和所述和声变量约束区间，利用收缩空间和声算法，获取所述评价函数的最大值以及使所述评价函数取最大值的和声变量。2.根据权利要求1所述的基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤S1中将光热电站、火电厂和清洁能源电厂聚合为虚拟电厂，具体根据售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本等因素构建虚拟电厂优化调度模型，并以所述虚拟电厂净收益最大化确定所述虚拟电厂优化调度模型的目标函数和约束条件。3.根据权利要求2中所述的基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂优化调度模型的目标函数具体按下式计算得到：其中，fda为虚拟电厂调度方案下的净收益；fe、fgen、fcsp分别为售电收益、火电厂的运行成本、碳排放惩罚成本和光热电站的运行成本，且满足其中，ke,t为售电电价；Pg,t、PCSP,t、Pw,t分别为火电厂的输出功率、光热电站的输出功率和清洁能源电厂的输出功率；a、b、c为耗能函数拟合为二次函数后的火电厂单位耗能系数；e、分别为火电厂的碳排放强度系数和碳排放惩罚系数；分别为火电厂和光热电站的单位产能运行维护成本系数。4.根据权利要求1～3中任意一项所述的基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：所述虚拟电厂优化调度模型的约束条件用于表征电网调度中心对虚拟电厂输出功率的限制，具体按下式计算得到：Pgrid,t＝Pg,t+Pw,t+Pcsp,t其中，Pgrid,t为虚拟电厂的输出总功率限值；Pg,t、PCSP,t、Pw,t分别为火电厂的输出功率、光热电站的输出功率和清洁能源电厂的输出功率。5.根据权利要求4中所述的基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤S2中以所述虚拟电厂优化调度模型的目标函数作为收缩空间和声算法的评价函数，构建收缩空间和声算法模型；以所述虚拟电厂优化调度模型的约束条件作为和声变量约束区间，根据所述和声变量约束区间随机生成N组虚拟电厂调度方案作为收缩空间和声算法模型的初代和声变量。6.根据权利要求5中所述的基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤S3中利用收缩空间和声算法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周任军，彭院院，朱疆生，蒋璐璐，刘镂志，李雪芹，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43