基于CRITIC组合权重法的综合能源系统负荷多目标优化调度方法技术方案

本发明专利技术所涉基于CRITIC组合权重法的综合能源系统的柔性负荷多目标优化调度方法通过构建基于CRITIC组合权重法的优化算法打分模型，综合衡量各个评价目标之间的关联性和冲突性，计算微网系统中的冷热电三方博弈的各个评价目标的客观权重值。本发明专利技术兼顾了负荷侧和调度侧二者的需求，从柔性负荷多目标优化角度来实现整体利益最大化，采用CRITIC组合权重法，进一步降低了多目标优化问题上的权重主观性问题，结果的准确性得到进一步提高。这将利于引导综合能源微网系统积极配合需求响应业务，增加能源平台使用黏性，引导调度侧避峰任务，有效缓解部分台区过载问题。不仅如此，本发明专利技术经负荷曲线模型进行校验，确定基于CRITIC组合权重法的柔性负荷多目标优化调度方法对优化用能习惯、多目标客观性优化、削峰填谷的效果较好，可靠性高、实用性好。实用性好。实用性好。

【技术实现步骤摘要】
基于CRITIC组合权重法的综合能源系统负荷多目标优化调度方法


[0001]本专利技术涉及综合能源调度
，是指一种基于CRITIC组合权重法的综合能源系统负荷多目标优化调度方法。
技术背景
[0002]随着经济的发展和技术的不断进步，人民生活水平得到不断提高，化石能源发电已经不能满足人们的生活用电需求，加上能源得不到合理地利用，造成大量浪费。电气化水平的整体提升，使得发电侧和调度侧优化困难，电网供需侧平衡面临挑战，尤其在夏冬季节用电高峰时段，季节性负荷尖峰问题使得部分台区用电情况严重。
[0003]激励性分时电价，具有鼓励用户削峰填谷和优化电能作用。李等提出了一种基于用电舒适性和经济性的家庭能源管理多目标优化调度模型，根据多目标算法求证了算法的准确和模型的可靠；王灿等考虑电热负荷调度弹性，建立了基于补偿机制的需求响应模型，引导用户合理、经济节能的同时减少系统的运行成本，因此提出了一种综合能源系统优化调度方法。综合来看，上述方法和模型从多个角度研究了综合能源系统优化调度问题，但就目前而言，多目标优化模型在柔性负荷调度优化中，关于各目标的权重赋值上存在主观偏差，这影响了优化调度的准确性，但是一直没有好的解决方法。

技术实现思路

[0004]为了更好的解决传统的多目标优化模型在柔性负荷调度过程中，因各目标权重赋值问题上存在较大主观性，造成影响优化准确性的偏差，本专利技术提供了一种基于CRITIC组合权重法的综合能源系统柔性负荷多目标优化调度方法。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方法：一种基于CRITIC组合权重法的综合能源系统柔性负荷多目标优化调度方法，包括如下步骤：
[0006]S1，获取上一周期的冷热电负荷及可调控容量情况；
[0007]S2，确定系统柔性负荷奖励费用和节省费用的目标函数，构建计算柔性负荷调度后激励费用以及实际支出费用值的激励费用模型；
[0008]S3，综合衡量各个评价目标之间的关联性和冲突性，构建基于CRITIC组合权重法的优化算法评价模型，计算调度侧和负荷侧双方协同优化的各评价目标的客观权重值；
[0009]S4，构建多柔性负荷多目标优化模型，计算负荷最优调度值，确定三种负荷的最优调度方案；
[0010]S5，根据负荷曲线平滑程度来检验优化负荷的准确效果。
[0011]进一步地，在步骤S2中，确定所述系统柔性负荷奖励费用和节省费用的目标函数时，分别将系统可平移、可转移、可削减负荷量转换为相应的奖励费用，同时根据激励型分时电价，确定用户平移、转移、削减负荷的节省费用。
[0012]进一步地，在步骤S2中，采用如下算式建立关于可平移负荷量的奖励费用与节省
费用的第一子目标函数：
[0013]式中，D
py
为平移后的三种负荷节约费用，T为运行周期(24h),m为负荷种类(冷热电负荷)，D
bf
为平移前的负荷量，D为平移后的负荷量，D
fs
为单位功率负荷发生平移后的节约费用。
[0014]式中，D
py1
为平移后的三种负荷奖励费用，D
gl
为平移的负荷量，D
jl
为单位功率负荷发生平移后奖励的费用。
[0015]式中，和为三种负荷转功率平移转出量和转入量。
[0016]根据权力要求3所述的基于CRITIC组合权重法的微网系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，采用如下的算式建立关于可转移负荷量的奖励费用与节省费用的第二子目标函数：
[0017]式中，D
zy
为可转移负荷量的奖励费用，D
z
为单位转移负荷功率的价格，L
zy
为可转移负荷在t时段的功率值，u为表示t时刻负荷状态，为0
‑
1状态变量函数。
[0018]式中，C
zy1
为可转移负荷的节约费用，t1和t2为可转移负荷工作时间上下限。为实现转移前后负荷量不变，有式(6)的功率约束：
[0019]式中，P
zy
和P
zy1
为可转移的负荷发生转移后t时刻的功率值，T为工作运转的周期，取24小时。
[0020]根据权力要求4所述的基于CRITIC组合权重法的微网系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，采用如下的算式建立关于可削减负荷量的奖励费用与节省费用的第三子目标函数：
[0021]式中，D
xj
为可削减负荷的奖励费用，C
xj
为单位可削减负荷的价格，u为可削减负荷的工作状态，为0
‑
1变量函数，为削减负荷工作系数L
xj
为负荷削减前时刻的用电功率，t1和t2为削减负荷时间。
[0022]式中，D
xj1
为可削减负荷的节约费用，C
xj1
为单位负荷功率削减的价格。
[0023]根据权利要求5所述的基于CRITIC组合权重法的综合系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，所述能源负荷激励费用模型计算柔性负荷调度后的激励费用以及实际支出值的公式如下：D＝D
pl
+D
pl1
+D
zy
+D
zy1
+D
xj
+D
xj1 (9)D
sj
＝D
q
Df
s
‑
D
ꢀꢀ
(10)
[0024]式中，D
sj
为实际支出费用，D
q
为系统前一周期用的负荷量，D为可平移、削减和转移后的负荷费用。
[0025]根据权力要求6所述于CRITIC组合权重法的综合系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S3中，微网系统中的冷热电三方博弈的各个评价目标的客观权重值包括负荷峰谷差值A、负荷消纳平稳值B、负荷波动率C、激励费用值D和负荷变化相关稳定性E，所述基于CRITIC权重法的优化算法模型计算微网系统调度侧和负荷侧双方博弈的各评价目标的客观权重值的公式如下：价目标的客观权重值的公式如下：
[0026]式中，T
i
为第i个目标对整个目标结果的影响程度，σ
i
为第i个目标的标准差，θ
ij
为第i个评价目标与第j个目标的相关系数，λ
i
为基于CRITIC组合权重法的目标权重。
[0027]再进一步地，在步骤S4中，所述多目标优化模型在计算柔性负荷最优调度值时，先分别计算各评价目标值，再根据各评价目标数值结果确定优化目标，最后结合步骤S3中得到的各评价目标的客观权重值对负荷端进行柔性负荷调度优化。
[0028]再进一步地，步骤S4中，所述评价目标中负荷峰谷差值A，能源消纳平稳值B、负荷波动率C和负荷变化相关稳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于CRITIC组合权重法的综合能源系统负荷多目标优化调度方法，其特征在于，包括：S1，获取微网系统上一周期的负荷情况及柔性负荷可调度容量情况；S2，确定负荷节约费用和成本费用的目标函数，计算柔性负荷调度后的费用以及构建系统实际优化调度设备运行模型；S3，综合衡量各个评价目标之间的关联性和冲突性，构建基于CRITIC组合权重法的多目标优化算法模型，计算微网系统中的冷热电三方博弈的各个评价目标的客观权重值；S4，构建多柔性负荷多目标优化模型，计算负荷最优调度值，确定三种负荷的最优调度方案。2.根据所述的基于CRITIC组合权重法的综合能源系统负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，确定负荷节约费用和成本费用的目标函数时，分别将冷负荷、热负荷和电负荷的可平移、可转移、可削减负荷量转化相应的奖励费用，同时根据分时冷热电价，确定系统的可平移、转移、削减负荷容量的节省费用。3.根据权利要求2所述的基于CRITIC组合权重法的微网系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，采用如下算式建立关于平移负荷量奖励和节约费用的第一子目标函数关系式：式中，D
py
为平移后的三种负荷奖励费用，T为运行周期(24h),m为负荷种类(冷热电负荷)，D
bf
为平移前的负荷量，D为平移后的负荷量，D
fs
为单位负荷功率给予的奖励电价。式中，D
py1
为平移后的三种负荷奖励费用，D
gl
为平移的负荷量，D
jl
为单位功率负荷发生平移后节约的费用。式中，和为三种负荷转功率平移后转出量和转入量。4.根据权力要求3所述的基于CRITIC组合权重法的微网系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，采用如下的算式建立关于可转移负荷量的奖励费用与节省费用的第二子目标函数：式中，D
zy
为可转移负荷量的奖励费用，D
z
为单位转移负荷功率的价格，L
zy
为可转移负荷在t时段的功率值，u为表示t时刻负荷状态，为0
‑
1状态变量函数。式中，C
zy1
为可转移负荷的节约费用，t1、t2、i1和i2为可转移负荷工作时间上下限。为实现转移前后负荷量不变，有式(6)的功率约束：
式中，P
zy1
为可转移的负荷发生转移后t时刻的功率值，P
zy
为没有发生负荷转移的负荷量。T为工作运转的周期，取24小时。5.根据权力要求4所述的基于CRITIC组合权重法的微网系统柔性负荷多目标优化调度方法，其特征在于：在步骤S2中，采用如下的算式建立关于可削减负荷量的奖励费用与节省费用的第三子目标函数：式中，D
xj
为可削减负荷的奖励费用，C
xj
为单位可削减负荷的价格，u为可削减负荷的工作状态，为0
‑
1变量函数，为削减负荷工作系数L
xj
为负荷削减前时刻的用电功率，t1和t2为削减负荷时间。式中，D
xj1
为可削减负荷的节约费用，C
xj
为单位负荷功率削减的价格。6.根据权利要求5所述的基于CRITIC组合权重法的综...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪飞，周孟然，王旭，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：