用于供电方的综合能源低碳调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用于供电方的综合能源低碳调度方法及装置，该方法包括：基于第一目标数据，构建综合能源调度模型，基于第二目标数据，构建综合能源调度模型对应的目标函数；基于蜜獾算法和目标函数，求解综合能源调度模型，获取目标调度方案；基于目标调度方案，对目标供电方进行综合能源调度；其中，第一目标数据，包括：目标供电方的发电机组的数量、运行时间段的数量以及目标供电方在每一运行时间段内的用电负荷；第二目标数据，包括：目标供电方的燃煤消耗量、污染气体排放量以及购电成本。本发明专利技术提供的用于供电方的综合能源低碳调度方法及装置，能对供电方进行更高效、更精准的综合能源低碳调度，能最大化降低成本和提升环保性能。保性能。保性能。

【技术实现步骤摘要】
用于供电方的综合能源低碳调度方法及装置


[0001]本专利技术涉及能源调度
，尤其涉及一种用于供电方的综合能源低碳调度方法及装置。

技术介绍

[0002]能源是国民经济和社会发展的重要物质基础。电力能源是经济活动必不可少的生产资料，也是人们生活离不开的生活资料，其在各项能源消耗领域中所占比重较大。
[0003]通常情况下，供电方具有多个发电机组，可以包括传统火电发电机组、可再生能源发电机组和大型环保机组中的至少一种。对供电方进行综合能源调度，指通过耦合供电方的各发电机组产生的电力能源，对每一发电机组产生的电力能源进行合理调度，从而实现各发电机组产生的电力能源的动态协同和优势互补。对供电方进行综合能源调度，不仅可以节约资源和保护环境，有利于贯彻落实节能减排目标，还有助于加快电源结构调整，促进可再生能源发电机组和大型环保机组的发展。
[0004]随着低碳能源的蓬勃发展，供电方的发电机组呈现数量更多、种类更多元的发展趋势，传统的人工综合能源调度方法已无法满足现有的供电方的调度需求，综合能源调度效率较低、调度精度较差。因此，如何更高效和更精准的对供电方进行综合能源低碳调度是本领域亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种用于供电方的综合能源低碳调度方法及装置，用以解决现有技术中对供电方进行综合能源调度效率较低、调度精度较差的缺陷，实现更高效和更精准的对供电方进行综合能源低碳调度。
[0006]本专利技术提供一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，包括：
[0007]获取第一目标数据和第二目标数据；
[0008]基于所述第一目标数据，构建综合能源调度模型，基于所述第二目标数据，构建所述综合能源调度模型对应的目标函数；
[0009]基于蜜獾算法和所述目标函数，求解所述综合能源调度模型，获取目标调度方案；
[0010]基于所述目标调度方案，对目标供电方进行综合能源调度；
[0011]其中，所述第一目标数据，包括：所述目标供电方的发电机组的数量、运行时间段的数量以及所述目标供电方在每一运行时间段内的用电负荷；所述第二目标数据，包括：所述目标供电方的燃煤消耗量、污染气体排放量以及购电成本。
[0012]根据本专利技术提供的一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，所述基于蜜獾算法和所述目标函数，求解所述综合能源调度模型，获取目标调度方案，具体包括：
[0013]步骤S1，基于所述综合能源调度模型和所述目标供电方对应的约束条件，获取多个调度方案；
[0014]步骤S2，初始化所述蜜獾算法的控制参数，生成蜜獾种群，所述蜜獾种群中的每一
蜜獾个体与每一所述调度方案相对应；
[0015]步骤S3，获取所述蜜獾种群中每一蜜獾个体的目标函数值，将所述目标函数值最小的蜜獾个体作为所述蜜獾种群中的最优蜜獾个体；
[0016]步骤S4，基于所述蜜獾种群中最优蜜獾个体的位置，对所述蜜獾种群进行位置更新，获取位置更新后的蜜獾种群中每一蜜獾个体的目标函数值，将所述位置更新后的蜜獾种群中目标函数值最小的蜜獾个体作为所述位置更新后的蜜獾种群中的最优蜜獾个体；
[0017]步骤S5，基于所述位置更新后的蜜獾种群中的最优蜜獾个体，对所述位置更新后的蜜獾种群进行种群更新，获取种群更新后的蜜獾种群，并重复执行步骤S2至S5，直至所述种群更新的次数达到最大种群更新次数，获得最优蜜獾个体对应的调度方案作为所述目标调度方案。
[0018]根据本专利技术提供的一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，所述目标函数的公式为：
[0019]F
i
＝(ω1*g
1,i
+ω2*g
2,i
+ω3*g
3,i
)
[0020][0021]其中，i为所述蜜獾种群中蜜獾个体的标识，i＝1,2,
…
,N，N表示所述蜜獾种群中蜜獾个体的总数；F
i
表示蜜獾种群中第i个蜜獾个体的目标函数值；M表示所述目标供电方的发电机组的总数，m为所述发电机组的标识，m＝1,2,
…
,M；T表示所述目标供电方的运行时间段的数量，t为所述运行时间段的标识，t＝1,2,
…
,T；x
i
、y
i
和z
i
分别表示所述发电机组的三个燃料耗能系数；A
m
表示第m个发电机组的报价函数；α
m,t
、β
m,t
和δ
m,t
分别表示所述目标供电方的第m个发电机组在第t个运行时间段对应的三个不同的污染气体排放系数；g
1,i
表示在基于第i个蜜獾个体对应的调度方案对目标供电方进行综合能源调度的情况下，所述目标供电方的燃煤消耗量；g
2,i
表示在基于第i个蜜獾个体对应的调度方案对目标供电方进行综合能源调度的情况下，所述目标供电方的购电成本；g
3,i
表示在基于第i个蜜獾个体对应的调度方案对目标供电方进行综合能源调度的情况下，所述目标供电方的污染气体排放量；表示在基于第i个蜜獾个体对应的调度方案对目标供电方进行综合能源调度的情况下，第m个发电机组在第t个运行时间段内的发电量；ω1表示g
1,i
对应的权重，ω2表示g
2,i
对应的权重，ω2表示g
2,i
对应的权重。
[0022]根据本专利技术提供的一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，所述基于所述位置更新后的蜜獾种群中的最优蜜獾个体，对所述位置更新后的蜜獾种群进行种群更新，获取种群更新后的蜜獾种群，具体包括：
[0023]将所述位置更新后的蜜獾种群中目标函数值最大的w个蜜獾个体，替换为所述位置更新后的蜜獾种群中的最优蜜獾个体，获取所述种群更新后的蜜獾种群；其中，w为大于0小于M的正整数，M为所述蜜獾种群中蜜獾个体的总数。
[0024]根据本专利技术提供的一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，w与M正相关。
[0025]根据本专利技术提供的一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，所述综合能源调度模型对应的约束条件，包括：负荷平衡约束、出力约束、变化功率速度约束和旋转备用约束中的至少一种。
[0026]本专利技术还提供一种用于供电方的综合能源低碳调度装置，包括：
[0027]数据获取模块，用于获取第一目标数据和第二目标数据；
[0028]模型构建模块，用于基于所述第一目标数据，构建综合能源调度模型，基于所述第二目标数据，构建所述综合能源调度模型对应的目标函数；
[0029]算法求解模块，用于基于蜜獾算法和所述目标函数，求解所述综合能源调度模型，获取目标调度方案；
[0030]综合能源调度模块，用于基于所述目标调度方案，对目标供电方进行综合能源调度；
[0031]其中，所述第一目标数据，包括：所述目标供电方的发电机组的数量、运行时间段的数量以及所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于供电方的综合能源低碳调度方法，其特征在于，包括：获取第一目标数据和第二目标数据；基于所述第一目标数据，构建综合能源调度模型，基于所述第二目标数据，构建所述综合能源调度模型对应的目标函数；基于蜜獾算法和所述目标函数，求解所述综合能源调度模型，获取目标调度方案；基于所述目标调度方案，对目标供电方进行综合能源调度；其中，所述第一目标数据，包括：所述目标供电方的发电机组的数量、运行时间段的数量以及所述目标供电方在每一运行时间段内的用电负荷；所述第二目标数据，包括：所述目标供电方的燃煤消耗量、污染气体排放量以及购电成本。2.根据权利要求1所述的用于供电方的综合能源低碳调度方法，其特征在于，所述基于蜜獾算法和所述目标函数，求解所述综合能源调度模型，获取目标调度方案，具体包括：步骤S1，基于所述综合能源调度模型和所述目标供电方对应的约束条件，获取多个调度方案；步骤S2，初始化所述蜜獾算法的控制参数，生成蜜獾种群，所述蜜獾种群中的每一蜜獾个体与每一所述调度方案相对应；步骤S3，获取所述蜜獾种群中每一蜜獾个体的目标函数值，将所述目标函数值最小的蜜獾个体作为所述蜜獾种群中的最优蜜獾个体；步骤S4，基于所述蜜獾种群中最优蜜獾个体的位置，对所述蜜獾种群进行位置更新，获取位置更新后的蜜獾种群中每一蜜獾个体的目标函数值，将所述位置更新后的蜜獾种群中目标函数值最小的蜜獾个体作为所述位置更新后的蜜獾种群中的最优蜜獾个体；步骤S5，基于所述位置更新后的蜜獾种群中的最优蜜獾个体，对所述位置更新后的蜜獾种群进行种群更新，获取种群更新后的蜜獾种群，并重复执行步骤S2至S5，直至所述种群更新的次数达到最大种群更新次数，获得最优蜜獾个体对应的调度方案作为所述目标调度方案。3.根据权利要求2所述的用于供电方的综合能源低碳调度方法，其特征在于，所述目标函数的公式为：F
i
＝(ω1*g
1,i
+ω2*g
2,i
+ω3*g
3,i
)其中，i为所述蜜獾种群中蜜獾个体的标识，i＝1,2,
…
,N，N表示所述蜜獾种群中蜜獾个体的总数；F
i
表示蜜獾种群中第i个蜜獾个体的目标函数值；M表示所述目标供电方的发电机组的总数，m为所述发电机组的标识，m＝1,2,
…
,M；T表示所述目标供电方的运行时间段的数量，t为所述运行时间段的标识，t＝1,2,
…
,T；x
i
、y
i
和z
i
分别表示所述发电机组的三个燃料耗能系数；A
m
表示第m个发电机组的报价函数；α
m,t
、β
m,t
和δ
m,t
分别表示所述目标供电
方的第m个发电机组在第t个运行时间段对应的三...

【专利技术属性】
技术研发人员：周杰，李超群，黄超，李志刚，朱锐，苏革，黎劲松，常泳，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：