本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的风力—燃气联合发电系统优化调度方法，包括如下步骤：S1、风力发电弃风成本和风力发电维护成本的数学模型建立；S2、燃气发电机组天然气消耗成本、碳排放成本和爬坡成本的数学模型建立；S3、风力—燃气联合发电总运行成本最小化目标函数的建立；S4、系统总功率平衡约束条件和负荷率约束条件的建立；S5、通过MATLAB与遗传算法求解，得出决策变量最优解和总运行成本最小值。本发明专利技术解决“双碳”背景下燃气发电机组成本昂贵等问题，优化风力—燃气联合发电系统，实现风力—燃气联合发电系统总运行成本最小化。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统优化调度，更具体地说，涉及一种基于遗传算法的风力—燃气联合发电系统优化调度方法。
技术介绍
1、我国电力系统持续转型升级。新型电力系统的不断发展，有利于实现能源结构优化以及减少对传统能源的依赖。发电灵活性、安全稳定性一直是困扰新型电力系统发展的主要问题。本文建立了风力与燃气联合发电系统模型，对风力与燃气联合运行发电系统进行经济优化运行研究。该模型将弃风、消纳、天然气消耗、碳排放等因素纳入综合考虑，以总成本为目标函数，使用遗传算法求解系统最低运行成本。研究结果表明对于需要配置风力发电机组的燃气发电系统，如果盲目扩增风电规模，反而会进一步增加系统运行成本、天然气消耗与碳排放。算例显示在系统最优配置下，对比纯燃气发电，成本虽然上涨约4％，但是碳排放可减少约7％，爬坡成本也大幅减少。因此，给燃气合理配置新能源发电、对其运行进行相关优化，有利于减少燃气机组的碳排放，实现节能低耗。
2、因此，亟需一种新的基于遗传算法的风力—燃气联合发电系统优化调度方法。
技术实现思路
>1、本专利技术旨在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的风力-燃气联合发电系统优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1中，风力发电的运行成本主要包括弃风成本、风力发电维护成本，其数学模型表示为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S2中，燃气发电机组运行成本主要包括煤耗成本、碳排放成本、爬坡成本三部分，其数学模型表示为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S3中，风力-燃气联合发电总运行成本最小化目标函数的建立主要包含风力发电运行成本和燃气发电机组运行成本两部分；约束条件主要为系统总功率平衡约束、风力发电负荷率约束与燃气发...
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的风力-燃气联合发电系统优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1中，风力发电的运行成本主要包括弃风成本、风力发电维护成本，其数学模型表示为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s2中，燃气发电机组运行成本主要包括煤耗成本、碳排放成本、爬坡成本三部分，其数学模型表示为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，s3中，风力-燃气联合发电总运行成本最小化目标函数的建立主要包含风力发电运行成本和燃气发电机组运行成...
【专利技术属性】
技术研发人员：花涵晓，王光星，许金生，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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