itt-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。
[0086] 1. 2. 4、火电机组输出功率限制约束
[0088] 其中也为火电机组i的功率下限。
[0089] 1.2. 5、火电机组的爬坡速率约束
[0090] -Pi,ramp^Pi,t_Pi,tPi.ramp
[0091] 其中：Pliranp为火电机组i的爬坡速率。
[0092] 1.2. 6、抽水蓄能的出力上下限约束
[0095] 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。
[0096] 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：
[0097] 2. 1、算法初始化：设置算法参数，最大迭代次数吣=200,初始Np= 30组 调度方案不=[#，1^彳，...：<"...,1广2,1广1，1产]，1 = 1，...，％，1(=10\24，并且 m彡K，X)"s[0,0，: &用来表示10机组24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。
[0098] 2.2、通过步骤1中所设置的约束条件对调度方案Xpi= 1，···，ΝΡ，进行约束处理， 令X/变为可行解。
[0099] 2. 3、将Νρ组调度方案代入步骤1中的目标函数并求得目标函数值FΛi= 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。
[0100] 2. 4、根据Xa、Xe、Xδ与X 间的相对差距Da、De、Dδ，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：
[0101] 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。
[0103] 2. 4. 2、计算X。的更新收敛因子Ai和摆动因子C1<3
[0105] 其中：巧为[0, 1]之间的随机数。
[0106] 2. 4. 3、计算X。与X间的相对差距Dα
[0107] Da =|C! ·Xa-Xi
[0108] 2. 4. 4、&以Xa为依据进行更新，并得到临时调度方案Xa:
[0109] Xa=Xa-Ai·Da
[0110] 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。。
[0111] 2.4.6、对调度方案进行更新，形成下一代&，1 = 1，*"，％。具体步骤如下：
[0112] 2. 4. 6. 1、令m= 1
[0113] 2. 4. 6. 2、通过转换函数对&进行二进制更新：
[0116] 其中：rand为[0, 1]之间的随机数。
[0117] 2. 4. 6. 3、m=m+1，如果m彡K，则转到步骤2. 4. 6. 2,否则转到步骤2. 5
[0118] 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。
[0119] 结果表明，最优调度方案目标函数值F。= 399957元，最优调度方案如表2所示， 该调度方案满足全部约束条件。
[0120] 表2新能源电力系统调度结果
[0121]
[0122] 为比较本发明所述方法的性能，与传统基于BPS0算法的混合新能源电力系统机 组优化调度结果进行对比。BPS0算法的参数设定为：种群大小Ρ= 30,迭代次数η= 200， 最大惯性因子ω_= 〇. 9,最小惯性因子ω_= 〇. 4,惯性权重ω= 〇. 5,自身学习率(^ = 2,社会学习率C2= 2。
[0123] 基于BPS0算法的传统方法获得的最优目标函数值为4004561元。采用本发明所 述方法获得的最优目标函数值要小于采用传统BPS0方法所得到的最优目标函数值，说明 本发明方法的目标函数优化效果更好。本发明方法与基于BPSO的传统方法的目标函数搜 索过程对比如图3所示，结果表明本发明方法具有更快速的迭代收敛过程。
[0124] 综上所述，与基于BPS0算法的传统方法相比，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。本方法获得的 调度方案满足所有约束条件，同时可以让经济性能好的机组优先获得承担负荷的机会，尽 量使得性能差的机组处于关闭状态，从而得到更加经济有效的调度方案，降低混合新能源 电力系统的运行费用。
[0125] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，其特征在于，所述方法包括如下 步骤： 步骤（1):建立新能源电力系统机组组合调度数学模型，包括： 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：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I lit= 1，关机时I lit= 0，P lit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，S1为火电机组i的启动成本；并设置 约束条件； 步骤（2):用启发式优化算法对步骤（1)中的数学模型进行寻优计算。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（2)具体包括如下子步骤： 2. 1、算法初始化：设置算法参数，包括最大迭代次数M1，初始Np组调度方案&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； 2. 2、通过步骤（1)中所设置的约束条件对调度方案Xpi = 1，···，％，进行约束处理，令 X1变为可行解； 2. 3、将每组调度方案代入步骤（1)中的目标函数并求得目标函数值F1^ i = 1，"·，ΝΡ， 将全局最优调度方案记为Xa，将全局排名第二及第三的调度方案记为Xe和X δ，对应调度 方案的目标函数值为Fa 2. 4、根据Xa、Xe、乂5与X 间的相对差距D a、De、DS，综合判断X1向目标移动的方向， 更新当前调度方案X1; 2. 5、L = L+1 ;如果IXM1，则转到步骤（2.2);否则结束算法，输出最优调度方案目标函 数值Fa和对应的最优调度方案X a。3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤（2. 4)具体包括如下子步骤： 2. 4. 1、计算参数a，a随着迭代次数增加从2线性递减到O ;2. 4. 2、计算Xa的更新收敛因子A i和摆动因子C 1;其中：^、巧为[0, 1]之间的随机数； 2. 4. 3、计算Xa与X之间的相对差距D a Da= IC1 .Xa-X1 2. 4. 4、X1以X a为依据进行更新，并得到临时调度方案X a: Xa= X α-A1 · Da 2. 4. 5、X1分别以X e、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 \，Xc; 2. 4. 6、对调度方案进行更新，形成下一代Xi, i = 1，…，Νρ。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤（2. 4. 6)具体包括如下子步骤： 2. 4. 6. 1、令 m = 1 ; 2. 4. 6. 2、通过转换函数对&进行二进制转换：其中：rand为[0, 1]之间的随机数； 2. 4. 6. 3、m = m+1，如果m彡K，则转到步骤2. 4. 6. 2,否则转到步骤2. 5。5. 如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤（1)中的约束条件包 括： 1.2. 1、负荷平衡约束其中：Pwi t为t时刻的风电发电功率，P Vi t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，PditS t时刻的抽水蓄能机组抽水功率，L t时刻负荷； 1.2. 2、系统旋转备用约束其中：月为火电机组i的功率上限，Rt通常为〇. 1倍的Lt; 1.2. 3、最小启停时间约束其中：rriit为t-Ι时刻火电机组i持续开机时间；zz iit ^ t-Ι时刻火电机组i持续 关机时间，Tlitin为火电机组i最小持续开机时间；T Id_为火电机组i最小持续关机时间。 1. 2. 4、火电机组输出功率限制约束其中=E1为火电机组i的功率下限； 1. 2. 5、火电机组的爬坡速率约束其中：Pll ^为火电机组i的爬坡速率； I. 2· 6、抽水蓄能的出力上下限约束其中：Ed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；Ec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。
【专利摘要】本发明公开了一种混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，包括：步骤(1)：建立新能源电力系统机组组合调度数学模型，包括：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：<maths num="0001"></maths>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，Ii,t为t时刻机组i的运行状态，开机时Ii,t＝1，关机时Ii,t＝0，Pi,t为t时刻火电机组i的发电功率，f(Pi,t)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；并设置约束条件；步骤(2)：用启发式优化算法对步骤(1)中的数学模型进行寻优计算。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。
【IPC分类】H02J3/46
【公开号】CN105356518
【申请号】CN201510885235
【发明人】李超顺, 王文潇, 汪赞斌, 李如海, 黄润东, 唐清波
【申请人】华中科技大学
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2015年12月4日
【公告号】CN105356518B