【技术实现步骤摘要】
一种双碳目标下的电力综合能源系统调度方法及装置
[0001]本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种双碳目标下的电力综合能源系统调度方法及装置。
技术介绍
[0002]随着能源电力行业的不断发展，为了实现碳达峰、碳中和的双碳目标，电力行业模式已由原来单一的火力发电方式转变为优先考虑清洁能源的模式，并逐渐形成了基于清洁能源且面向电力的综合能源系统。
[0003]目前，在面向电力的综合能源系统中，清洁能源供应电能的稳定性不高，例如，由于风力发电具有间歇性，导致电能供应不稳定；而传统的火力发电方式供应的电能稳定性好，却存在着污染物排放量较多等缺点。
[0004]因此，为了实现降低发电成本的同时，减少发电过程中产生的碳排放，当前亟需一种双碳目标下的电力综合能源系统调度方法，来对火力发电和清洁能源进行电力协同调度。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种双碳目标下的电力综合能源系统调度方法及装置，用以实现降低发电成本的同时，减少发电过程中产生的碳排放。
[0006]本专利技术实施例提供...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双碳目标下的电力综合能源系统调度方法，其特征在于，包括：基于电力综合能源系统中火电能源发电机组的有功功率和清洁能源发电机组的有功功率，建立所述电力综合能源系统的能源调度模型；基于所述能源调度模型的目标函数，确定目标适应度函数，其中，所述能源调度模型的目标函数是以所述火电能源发电机组产生的有功出力和碳排放量最低为目标构建的；根据所述火电能源发电机组的目标运行参数，以所述目标适应度函数最小为优化目标，对所述目标适应度函数进行迭代求解，确定最小适应度值对应的目标有功功率，以将所述火电能源发电机组运行的有功功率调整为所述目标有功功率。2.根据权利要求1所述的双碳目标下的电力综合能源系统调度方法，其特征在于，所述根据所述火电能源发电机组的目标运行参数，以所述目标适应度函数最小为优化目标，对所述目标适应度函数进行迭代求解，确定最小适应度值对应的目标有功功率，包括：根据所述火电能源发电机组的目标运行参数，进行学校优化算法初始化，获取多个初始班级及每个初始班级中的各个学生个体；基于所述目标适应度函数和预设算子，对所述每个初始班级中的各个学生个体进行学校优化算法的操作，在满足预设迭代终止条件的情况下，获得适应度值最小的最优学生个体；基于所述最优学生个体，确定所述目标有功功率；其中，所述学校优化算法包括所述预设算子，所述预设算子包括自适应算子和精英算子中的至少一项，所述自适应算子用于确定当前迭代过程中每个所述学生个体的教学因子，所述精英算子用于保存完成当前迭代过程所生成的预设数量的目标学生个体，以根据所述预设数量的目标学生个体，确定下一次迭代过程中各个初始班级的学生个体。3.根据权利要求2所述的双碳目标下的电力综合能源系统调度方法，其特征在于，所述预设算子包括所述自适应算子和所述精英算子，所述基于所述目标适应度函数和预设算子，对所述每个初始班级中的各个学生个体进行学校优化算法的操作，在满足预设迭代终止条件的情况下，获得适应度值最小的最优学生个体，包括：基于所述目标适应度函数和所述自适应算子，确定当前迭代过程的每个初始班级中每个学生个体的教学因子；基于所述每个初始班级中每个学生个体的教学因子，对所述每个初始班级中的每个学生个体执行教师阶段和学生阶段的操作，更新每个所述学生个体在搜索空间中的位置，得到更新后的每个学生个体；计算所述更新后的每个学生个体的适应度值，并从所有更新后的学生个体中确定所述预设数量的目标学生个体；基于所述精英算子，保存所述预设数量的目标学生个体，并将所述预设数量的目标学生个体中满足目标条件的目标学生个体放入到下一次迭代过程中的各个初始班级中；在当前迭代次数满足所述预设迭代终止条件的情况下，从保存的所述预设数量的目标学生个体中确定所述最优学生个体。4.根据权利要求3所述的双碳目标下的电力综合能源系统调度方法，其特征在于，所述基于所述目标适应度函数和所述自适应算子，确定当前迭代过程的每...
【专利技术属性】
技术研发人员：周杰，刘阳，曲欣，黎劲松，李志刚，朱锐，常泳，苏革，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：
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