基于遗传算法的模拟中标出力优化方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法和系统，涉及模拟中标出力优化技术领域。本发明专利技术在遗传算法的基础上，将发电量约束、出力间隔约束和爬坡速率约束引入适应度函数，在满足约束条件的同时，给用户提供一种煤耗最低的报价策略及各时刻中标出力方案，对出力间隔约束及爬坡速率约束采用矩阵算法。该方法相比传统算法大大提升了运算速度，能够更好地满足用户体验，同时能够达到节能减排、提高运行效率的好处。提高运行效率的好处。提高运行效率的好处。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的模拟中标出力优化方法和系统


[0001]本专利技术涉及模拟中标出力优化
，具体涉及一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法和系统。

技术介绍

[0002]随着新电改的不断深入，在输配分开电力市场中，市场内各发电公司需要竞价上网，同时市场内各供电公司需要竞价购电。发电公司和供电公司在竞价上网或购电时，采用不同的报价策略时获得的运营收益及煤耗可能颇有差异。由此可见采用何种报价策略以实现供电煤耗最低或运营收益最大化是发电公司和供电公司共同关注的问题。
[0003]电力市场的现有竞价算法有排队法、等报价法、线性规划法、网络流规划法、动态规划法和对偶规划法等，但每种方法各有侧重点，使用条件各有不同。
[0004]以往技术中没有具体写明分段出力报价的修正方法及中标出力的修正方法，且一般遗传算法在计算适应度函数时，需要先对所有个体的分段出力和报价进行修正，修正过程中可能会导致段数减少，因此，计算只能逐个计算、修正所有个体的分段出力和报价，及逐个模拟所有个体的中标出力及进行爬坡速率修正，该运算过程相对繁琐，程序的计算速度相对较慢、耗时长。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法和系统，解决了现有的模拟中标出力优化方法运行耗时长的问题。
[0007](二)技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0009]第一方面，提供了一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法，该方法包括：
[0010]S1、基于由二进制编码的初始种群获取满足报价区间和机组出力区间的分段出力报价矩阵XP；且所述分段出力报价矩阵XP包含各个染色体对应的所有机组在所有分段的出力值和报价；
[0011]S2、基于当前种群的出力报价矩阵XP拆分得到出力矩阵X和报价矩阵P，并基于机组出力区间获取出力上限矩阵ubx和出力下限矩阵lbx；
[0012]S3、基于出力矩阵X获取各个机组的分段出力矩阵X
g
和分段报价矩阵P
g
；
[0013]S4、基于最小分段间隔gap、出力上限矩阵ubx和出力下限矩阵lbx对各个机组的分段出力矩阵X
g
进行修正，得到修正后的各个机组的分段出力矩阵XC
g
；
[0014]S5、获取分段出力矩阵XC
g
中相邻分段之间的出力差值，得到各个机组的分段出力差值矩阵并对分段出力差值矩阵中为0的分段对应的报价进行修正，使其等于前一分段的报价，得到修正后的分段报价矩阵PC
g
；
[0015]S6、基于出清电价矩阵M、修正后的分段报价矩阵PC
g
以及修正后的分段出力矩阵
XC
g
构建全局分段报价矩阵PA
g
、全局分段出力矩阵XA
g
、出清电价矩阵MA；再基于全局分段报价矩阵PA
g
、全局分段出力矩阵XA
g
、全局出清电价矩阵MA获取中标出力矩阵R
g
；
[0016]S7、基于机组的爬坡速率，对中标出力矩阵R
g
进行修正，得到修正后的中标出力矩阵RC
g
；
[0017]S8、基于修正后的中标出力矩阵RC
g
获取对应的发电量和耗煤量；并基于适应度函数和修正后的中标出力矩阵RC
g
对应的发电量和耗煤量计算当前种群中所有染色体的适应度；
[0018]S9、判断是否达到最大迭代次数，若是，输出当前最优染色体；否则，利用遗传算法更新当前种群，再返回S2。
[0019]进一步的，所述出力矩阵X为：
[0020][0021]所述报价矩阵P为：
[0022][0023]所述出力上限矩阵ubx为：
[0024]ubx＝[x
1，max
，
…
，x
1，max
，
…
，x
G，max
，
…
，x
G，max
]1×
GL
[0025]所述出力下限矩阵lbx为：
[0026]lbx＝[x
1，min
，
…
，x
1，min
，
…
，x
G，min
，
…
，x
G，min
]1×
GL
[0027]且所述机组g的分段出力矩阵Xg为：
[0028][0029]所述机组g的分段报价矩阵P
g
为：
[0030][0031]其中，
[0032]表示第n条染色体中，机组g在分段l对应的出力值；
[0033]表示第n条染色体中，机组g在分段l对应的报价；
[0034]x
g，min
，x
g，max
分别表示机组g的出力值的下限和上限；
[0035]g＝1，2，
…
，G；l＝1，2，
…
，L；n＝1，
…
，N；GL＝G
×
L。
[0036]进一步的，所述对各个机组的分段出力矩阵X
g
进行修正的修正公式为：
[0037][0038]XC
g
[：，
‑
1]＝ubx
g
[0039]且所述修正后的各个机组的分段出力矩阵XC
g
为：
[0040][0041]其中，
[0042]XC
g
[：，
‑
1]＝ubx
g
表示将分段L的值修正为机组g的出力上限；
[0043]lbx
g
＝x
g，min
表示机组g的出力下限；
[0044]ubx
g
＝x
g，max
表示机组g的出力上限；
[0045]round表示按指定的位数对数值进行四舍五入；
[0046]gap表示最小分段间隔；
[0047]XC
g
表示修正后的机组g的分段出力矩阵；
[0048]表示修正后的第n条染色体中，机组g在分段l对应的出力值。
[0049]进一步的，S5包括：
[0050]S5.1、基于修正后的分段出力矩阵XC
g
获取各个机组的分段出力差值矩阵并基于分段报价矩阵P
g
获取分段报价差值矩阵
[0051]所述分段出力差值矩阵为：
[0052][0053]所述分段报价差值矩阵为：
[0054][0055]S5.2、将分段出力差值矩阵中大于0的值设置为1，得到第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法，其特征在于，该方法包括：S1、基于由二进制编码的初始种群获取满足报价区间和机组出力区间的分段出力报价矩阵XP；且所述分段出力报价矩阵XP包含各个染色体对应的所有机组在所有分段的出力值和报价；S2、基于当前种群的出力报价矩阵XP拆分得到出力矩阵X和报价矩阵P，并基于机组出力区间获取出力上限矩阵ubx和出力下限矩阵lbx；S3、基于出力矩阵X获取各个机组的分段出力矩阵X
g
和分段报价矩阵P
g
；S4、基于最小分段间隔gap、出力上限矩阵ubx和出力下限矩阵lbx对各个机组的分段出力矩阵X
g
进行修正，得到修正后的各个机组的分段出力矩阵XC
g
；S5、获取分段出力矩阵XC
g
中相邻分段之间的出力差值，得到各个机组的分段出力差值矩阵并对分段出力差值矩阵中为0的分段对应的报价进行修正，使其等于前一分段的报价，得到修正后的分段报价矩阵PC
g
；S6、基于出清电价矩阵M、修正后的分段报价矩阵PC
g
以及修正后的分段出力矩阵XC
g
构建全局分段报价矩阵PA
g
、全局分段出力矩阵XA
g
、出清电价矩阵MA；再基于全局分段报价矩阵PA
g
、全局分段出力矩阵XA
g
、全局出清电价矩阵MA获取中标出力矩阵R
g
；S7、基于机组的爬坡速率，对中标出力矩阵R
g
进行修正，得到修正后的中标出力矩阵RC
g
；S8、基于修正后的中标出力矩阵RC
g
获取对应的发电量和耗煤量；并基于适应度函数和修正后的中标出力矩阵RC
g
对应的发电量和耗煤量计算当前种群中所有染色体的适应度；S9、判断是否达到最大迭代次数，若是，输出当前最优染色体；否则，利用遗传算法更新当前种群，再返回S2。2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法，其特征在于，所述出力矩阵X为：所述报价矩阵P为：所述出力上限矩阵ubx为：ubx＝[x
1，max
，
…
，x
1，max
，
…
，x
G，max
，
…
，x
G，max
]1×
GL
所述出力下限矩阵lbx为：lbx＝[x
1，min
，
…
，x
1，min
，
…
，x
G，min
，
…
，x
G，min
]1×
GL
且所述机组g的分段出力矩阵X
g
为：
所述机组g的分段报价矩阵P
g
为：其中，表示第n条染色体中，机组g在分段l对应的出力值；表示第n条染色体中，机组g在分段l对应的报价；x
g，min
，x
g，max
分别表示机组g的出力的下限值和上限值；g＝1，2，
…
，G；l＝1，2，
…
，L；n＝1，
…
，N；GL＝G
×
L。3.如权利要求2所述的一种基于遗传算法的模拟中标出力优化方法，其特征在于，所述对各个机组的分段出力矩阵X
g
进行修正的修正公式为：XC
g
[:，
‑
1]＝ubx
g
且所述修正后的各个机组的分段出力矩阵XC
g
为：其中，XC
g
[:,
‑
1]＝ubx
g
表示将分段L的值修正为机组g的出力上限；lbx
g
＝x
g,min
表示机组g的出力下限；ubx
g
＝x
g,max
表示机组g的出力上限；round表示按指定的位数对数值进行四舍五入；gap表示最小分段间隔；XC
g
表示修正后的机组g的分段出力矩阵；表示修正后的第n条染色体中，机组g在分段l对应的出力值。4.如权利要求3所述的一种基于遗传算...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋安，孙令霞，张磊，周瑜，齐中孝，
申请(专利权)人：西安图迹信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：