一种计及环境因素的智能电网多目标经济调度方法技术

一种计及环境因素的智能电网多目标经济调度方法，属于智能电网经济调度技术领域，包括如下步骤：步骤1：以发电成本、污染物排放量、车主充放电成本为目标函数建立模型：步骤2：建立约束条件；所述方法可行性的验证采用基于Pareto最优的改进骨干粒子群。本发明专利技术建立以发电成本、污染物排放量、车主充放电成本等为目标函数的经济调度模型，并综合考虑调度中的有功功率平衡、机组出力以及机组爬坡速率等约束条件，提出了一种基于Pareto最优的改进骨干粒子群方法，解决容易收敛于局部最优值的现象。

【技术实现步骤摘要】
一种计及环境因素的智能电网多目标经济调度方法
本专利技术属于智能电网经济调度
，特别涉及一种计及环境因素的智能电网多目标经济调度方法。
技术介绍
经济调度本质上是一种最优化问题，是指在满足一定约束条件的基础上，通过调度机组出力来满足模型的目标函数的基本问题，传统经济调度问题主要以火电机组发电成本为主要目标函数开展研究。对火电机组而言，98％发电成本是由燃料费用占据，我国作为电力工业的主体部分，火力发电仍然是主要的发电方式，据统计，全国发电机组装机容量75％以上由火力机组组成，每年消耗原煤量占全国煤炭消耗量一半以上，是造成我国资源消耗巨大的主要因素。而煤炭燃料作为一种化石燃料，是不可再生能源，随着过度开采和使用，它所带来的能源危机问题是当今世界讨论的一个重大课题，亟需解决。可再生能源作为自然赋予我们的资源，可以循环再生、源源不断的得到，适宜就地取材、因地制宜的开发利用。正是因为这些持点，对于当今世界广泛存在的环境污染和能源危机问题，可再生能源能够提供一种很好的解决方式，应用前景广泛而深远。其中，可再生能源中的风能是利用相对比较广泛的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计及环境因素的智能电网多目标经济调度方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1：以发电成本、污染物排放量、车主充放电成本为目标函数建立模型：/n1)最小发电成本/n以发电机有功出力表示火力发电燃料的总费用，风力发电机的燃料成本为0，目标函数如下：/n

【技术特征摘要】
1.一种计及环境因素的智能电网多目标经济调度方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：以发电成本、污染物排放量、车主充放电成本为目标函数建立模型：
1)最小发电成本
以发电机有功出力表示火力发电燃料的总费用，风力发电机的燃料成本为0，目标函数如下：



式中：a′i，b′i，c′i表示第i机组系数；
i表示火力发电机组编号；
Pi,t表示第i台在t的机组出力；
N表示系统中发电机组的台数；
T表示调度总时段数；
2)二氧化碳、氮氧化物以及硫氧化物排放量可由下式表示：






式中：d′i，e′i，f′i表示排放系数；
3)最小电动汽车充电成本
电动汽车作为负荷和储能装置来提供电源，表示如下：



式中：Ndis,t(Nchr,t)表示在t时段接入电网的PHEVs充(放)电的数量；
Pdis(Pchr)表示PHEVs的充(放)电平均功率；
fdis,t(fchr,t)表示PHEVs充(放)电电价；
4)多目标经济调度模型
以发电成本、污染物排放量、车主充电成本为目标函数建立多目标经济调度模型
F(X)＝min(Fc',t,Fe',t)






式中：Pi,t表示第i台在t时段的机组出力；
N表示系统中发电机组的台数；
T表示调度总时段数；
步骤2：建立约束条件：
1)功率平衡约束：



式中，Pi,t为常规火电机组i在t的发电功率，PD′为系统负荷，Pl′为系统网损，Pw′为风电机组发电功率；
2)机组出力约束：
风电机组出力约束：



式中：表示风电机组的额定出力；
3)机组爬坡速率约束：



式中：Pidown表示机组爬坡速率上限，Piup表示机组爬坡速率下限，Pi,t+1为常规火电机组i在t+1的发电功率；
同时考虑了环境和经济效益，其目标函数如下：
F(X)＝min(Fc′,t,Fe′,t)；
式中：Fc',t为发电成本与车主充电成本之和，Fe',t为污染物排放量；
所述方法可行性的验证采用基于Pare...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋世巍，苏媛媛，王存旭，赵琰，姜河，王东来，李昱材，王健，马艳娟，董香栾，徐慧雯，李文瑞，姜铭坤，
申请(专利权)人：沈阳工程学院，
类型：发明
国别省市：辽宁;21