一种混合新能源电力系统机组组合优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于混合新能源电力系统调度技术领域，更具体地，涉及一种混合新能源 电力系统机组组合优化方法。
【背景技术】
[0002] 传统电力系统在国民生产生活中扮演着重要的角色，但随着人们对环境要求的提 高和国家可持续发展战略的提出，节能减排将会成为中国能源战略的风向标，因此新能源 电力系统逐渐的步入我们的视野。
[0003] 风能和光伏发电在新能源电力系统中占有很大的比重，由于风能和光伏发电具有 显著的随机性，这类电源接入电力系统后必定对传统电力系统的稳定性产生影响。将抽水 蓄能电站引入新能源电力系统，利用抽水蓄能机组的"削峰填谷"和快速响应能力，可有效 平抑新能源和负荷的随机性，从而提高系统稳定性。抽水蓄能电站可以在特定时段利用电 网中多余的电量储能，并在用电高峰期将其释放，这样可以大大降低了风电和光伏发电并 入电网后所造成的波动，保证了电网的安全稳定运行。
[0004] 机组组合问题是一个高维、非凸、离散的混合整数非线性数学优化问题，是一个典 型的NP难问题。由于增加了新能源与抽水蓄能，新能源电力系统中的机组组合问题较传统 电力调度中的机组组合问题更为复杂，需要寻找更加优秀的方法来求解。在理论研究方面， 有研究通过优化技术来求解机组组合问题，常用的优化算法大多数为启发式优化算法。
[0005]启发式优化算法是现代优化方法的重要分支，其思想大多来源于自然规律，包括 生物现象以及物理定律。例如遗传算法（GeneticAlgorithm，GA)模拟生物基因的进化过 程；粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PS0)模拟鸟类飞行的活动。算法的 模式都需要以相当多数目的智能体（agent)来实现对某类问题的求解功能。此外还有机组 组合优选方法包括动态规划法、优先顺序法等。它们各有优点，但也存在明显缺陷。动态规 划法容易出现"维数灾";优先顺序法的求解精度差；遗传算法需要进行复制、交叉与变异操 作，进化速度慢，易产生早熟收敛，并且其性能对参数有较大的依赖性；PS0算法在复杂优 化问题求解中存在早熟、陷入局部极小等不足。这些缺陷均可能导致算法无法获得最优的 混合新能源电力系统的发电耗量。
【发明内容】
[0006] 针对当前方法的不足，本发明提供了一种基于新型启发式优化算法的混合新能源 电力系统机组组合优化调度方法，该方法首先建立混合新能源电力系统机组组合调度的数 学模型，模型为具有多个约束条件的目标函数，然后采用新型启发式优化算法求解模型，从 而获得新能源系统的机组调度方案。
[0007] 为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0008] 步骤（1):新能源电力系统机组组合调度数学模型的建立 [0009]1.1、目标函数
[0011] 其中：minF为系统运行费用最小的目标函数，T为调度时期的时段数，N为机组台 数，Ilit为t时刻机组i的运行状态（开机时Ilit= 1，关机时Ilit= 0)，Plit为t时刻火电 机组i的发电功率，f(Plit)为t时刻火电机组i的发电成本，Si为机组i的启动成本。
[0012] 1.2、约束条件
[0013] 1.2.1、负荷平衡约束
[0015] 其中：PWit为t时刻的风电发电功率，pVit为t时刻的光伏发电功率，t时刻 的抽水蓄能机组发电功率，PditSt时刻的抽水蓄能机组抽水功率，Lt时刻负荷。
[0016] 1. 2. 2、系统旋转备用约束
[0018]其中：^为火电机组i的功率上限，Rt通常为0. 1倍的Lt。
[0019] 1. 2. 3、最小启停时间约束
[0020] (工…-工"）彡0
[0021] (zziti-Tidown) (Iiit-Iijti) ^ 〇
[0022] 其中：rriitt-1时刻火电机组i持续开机时间；zziitt-1时刻火电机组i 持续关机时间，TliCin为火电机组i最小持续开机时间；Tlid_为火电机组i最小持续关机时 间。
[0023] 1. 2. 4、火电机组输出功率限制约束
[0025] 其中也为火电机组i的功率下限。
[0026]1.2. 5、火电机组的爬坡速率约束
[0027]
[0028] 其中：Ρ1ιΜ11ιρ为火电机组i的爬坡速率。
[0029]1.2. 6、抽水蓄能的出力上下限约束
[0032] 其中：￡d为抽水蓄能机组抽水功率下限；为抽水蓄能机组抽水功率上限。L为 抽水蓄能机组发电功率下限为抽水蓄能机组发电功率上限。
[0033] 步骤（2):用新型启发式优化算法对步骤（1)中的数学模型进行寻优计算，具体步 骤如下：
[0034] 2. 1、算法初始化：设置算法参数，最大迭代次数％，初始Np组调度方案
,.i= 1，...，ΝΡ，Κ=Ν·Τ，并且m<K，X广e|〇，l}， &用来表示N机组T小时内的机组开关状况。令初始迭代次数L= 1，进入迭代选优。
[0035] 2.2、通过步骤（1)中所设置的约束条件对调度方案&，1 = 1，一，％，进行约束处 理，令X/变为可行解。
[0036] 2.3、将Np组调度方案代入步骤（1)中的目标函数并求得目标函数值FAi= 1，"·，ΝΡ，将全局最优调度方案记为X。，将全局排名第二及第三的调度方案记为Xe和Xδ， 对应的调度方案目标函数值为Fa、Fe、F5。
[0037] 2. 4、根据Xa、Xe、Χδ与X间的相对差距Da、De、Ds，综合判断Xi向目标移动的 方向，更新当前调度方案Xi。具体步骤如下：
[0038] 2. 4. 1、计算参数a，a随着迭代次数增加从2线性递减到0。
[0040] 2. 4. 2、计算X。的更新收敛因子Ai和摆动因子C1<3
[0042] 其中：6、巧为[0, 1]之间的随机数。
[0043] 2. 4. 3、计算X。与X之间的相对差距Dα _4]Da=|〇!
[0045] 2. 4. 4、&以Xa为依据进行更新，并得到临时调度方案Xa:
[0046] Xa=Xa-Ai·Da
[0047] 2. 4. 5、&分别以Xe、Χδ为依据进行2. 4. 2到2. 4. 4同样的更新过程得到临时调 度方案Xb，X。。
[0048] 2.4.6、对调度方案进行更新，形成下一代父1，1 = 1，"*，％。具体步骤如下：
[0049] 2.4.6.1、令111=1
[0050] 2. 4. 6. 2、通过转换函数对父1进行二进制转换：
[0053] 其中：rand为[0, 1]之间的随机数。
[0054] 2乂 6. 3、m=m+1，如果m彡K，则转到步骤2乂 6. 2,否则转到步骤2. 5
[0055] 2. 5、L=L+1 ;如果IXM:，则转到2. 2。否则结束算法，输出最优调度方案目标函 数值F。和对应的调度方案Xα。
[0056] 发明的效果
[0057] 与现有技术相比，本发明具有以下优点和效果：
[0058] 1、没有局限于单纯的火电机组调度，而是结合当今实际，将风电、抽水蓄能和光伏 发电同时加入到电力系统当中，通过机组调度解决了新能源并网时对电力系统产生的波 动，并且大大削减了发电的耗量，提升了发电效益。
[0059] 2、采用新型启发式优化算法对实际问题进行优化。本发明方法有如下特点：算法 具有简单的结构，目标函数寻优能力强，迭代收敛速度快，算法具有较好稳定性。
【附图说明】
[0060] 图1混合新能源电力系统机组组合优化调度流程框图；
[0061] 图2混合新能源电力系统出力情况；
[0062] 图3本发明方法与BPS0优化算法目标函数搜索过程对比图。
【具体实施方式】
[0063] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0064] 本发明采用如下技术方案实现：
[0065] 具体数据准备：
[0066] 调度范围时段T= 24,各个时段的预测负荷Lt、风力发电预测Pw,t、光伏发电预测 PVit、抽水蓄能电站预测抽水功率Pdit、抽水蓄能电站预测发电功率I\t如图2中所示。火 电机组个数N= 10,火电机组最大功率f、最小功率已，爬坡速率限制Ρ1ιΜηιρ，最小开机时间 TliCin、最小关机时间Tlid_等数据如表1所示。
[0067] 表1火电机组参数
[0068]
[0069]
[0070] 如图1所示，本发明混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，包括如下步骤：
[0071] 步骤1:建立模型
[0072] 1. 1、建立新能源机组优化调度目标函数：以机组开关状态和各机组功率为输入 量，机组运行费用为输出量，目标函数为：
[0074] 其中：minF为系统运行费用最小的目标函数，T为调度时期的时段数，N为机组台 数，Ilit为t时刻机组i的运行状态（开机时Ilit= 1，关机时Ilit= 0)，Plit为t时刻火电 机组i的发电功率，f(Plit)为t时刻火电机组i的发电成本，Si为火电机组i的启动成本。
[0075] 1.2、约束条件
[0076] 1.2.1、负荷平衡约束
[0078] 其中：PWit为t时刻的风电发电功率，PVit为t时刻的光伏发电功率，P。^为t时刻 的抽水蓄能机组发电功率，PditSt时刻的抽水蓄能机组抽水功率，Lt时刻负荷。
[0079] 1. 2. 2、系统旋转备用约束
[0081] 其中：巧为火电机组i的功率上限，Rt通常为0. 1倍的Lt。
[0082] 1· 2. 3、最小启停时间约束
[0083] (工…-工"）彡0
[0084] (zziti-Tidown) (Iiit-Iijti) ^ 〇
[0085] 其中：rri