基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法技术方案

基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法，所述方法包括：基于研究对象的参数及运行数据获得机组的特性方程并建立双热电联产机组系统的机理模型；给出机组经济性和灵活性双目标函数，结合机组运行约束，选择优化变量并建立系统的日前调度多目标优化模型；采用改进的NSGA

【技术实现步骤摘要】
基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法


[0001]本专利技术属于热电联产机组生产领域，给出机组经济性和灵活性的评价方法并基于机组特性方程及其约束的热电联产机组的日前多目标优化方法。

技术介绍

[0002]可再生能源的快速发展对我国能源结构转型产生了积极的推动作用。然而，面对如此大的可再生能源发电(Variable Generation，VG)容量，电网面临诸多挑战。在供暖期对电力和供热有需求的地区，由于效率的原因，通常倾向于使用CHP(热电联产)机组，在此情况下，为了满足VG巨大的调峰需求，CHP机组不仅要满足供热供电的需求和经济性，还要考虑灵活性。
[0003]在热电联产机组优化中，基于元启发式的算法被认为在处理二次、非凸和多峰目标函数方面具有优势。目前关于能源系统日前优化的研究多采用单目标优化衡量经济性，采用惩罚函数处理多目标。但该方法不仅惩罚函数选取困难，而且引入了人为因素。多目标优化算法在两个不同的目标函数可以折中的情况下，可以有效避免上述缺陷。推导出包含所有优化结果的帕累托前沿，而不是单一解，这使得最终方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、基于研究对象的参数及运行数据获得机组的特性方程并建立双热电联产机组系统的机理模型；步骤2、给出机组经济性和灵活性双目标函数，结合机组运行约束，选择优化变量并建立系统的日前调度多目标优化模型；步骤3、采用改进的NSGA
‑
II多目标优化算法对优化模型进行计算，得到Pareto前沿和典型解。2.根据权利要求1所述的基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法，其特征在于：所述系统包括两台额定功率及运行参数不同的热电联产机组。3.根据权利要求1所述的基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法，其特征在于：步骤2中，优化模型的建立依据机组特性方程和其对应的约束条件。4.根据权利要求1所述的基于热电联产机组特性方程及其约束的系统日前多目标优化方法，其特征在于：步骤2中，定义综合运行成本目标函数为：F1＝min(f
11
‑
f
12
)式中：F1为系统的综合运行成本，f
11
为联产机组运行成本，万元；f
12
参与调峰的经济补偿，万元。5.根据权利要求4所述的综合运行成本目标函数，其特征在于：联产机组运行成本计算公式为：其中：a
i
为第i台机组的综合煤价系数，为第i台机组第t时刻的耗煤量。6.根据权利要求4所述的综合运行成本目标函数，其特征在于：参与调峰经济补偿的计算公式为：f
12
＝(g1+g2)/10000机组在50％负荷至40％负荷之间的电网调峰补偿：其中：P
i，50％
为第i台机组50％负荷对应的电负荷，MW；P
it
为第i台机组t时刻的电负荷，MW；t
1，i
为第i台机组在50％和40％负荷之间的所有时间节点；Δt为相邻时间节点之间的时间差，h；μ1为40％负荷档的报价，元/(kW
·
h)。机组在40％负荷以下的电网调峰补偿：其中：P
i，40％
为第i台机组40％负荷对应的电负荷，MW；P
it
为第i台机组t时刻的电负荷，MW；t
2，i
为第i台机组在40％负荷以下的所有时间节点；Δt为相邻时间节点之间的时间差，
h；μ2为30％负荷档的报价，元/(kW
·
h)。7.根据权利要求1所述的基于热...

【专利技术属性】
技术研发人员：左克祥，高行龙，王煜伟，张秀峰，杨绮，王菁，陆军，王冯，保正鑫，吴丹，杨小龙，
申请(专利权)人：国家能源集团江苏电力有限公司江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：