电网降雾霾的优化调度方法及系统与流程

本发明涉及电网防护领域，尤其涉及用于一种电网降雾霾的优化调度方法及系统。
背景技术：
：频繁发生长时间的连续严重雾霾天气，给人民健康构成了严重威胁。实施电网优化调度运行，科学安排火电厂开停机方式，减少局地热源或污染源排放，是降低雾霾的重要举措之一。当前，随着特高压输电线路的逐步投入运行，开展基于特高压输电的大范围电网降雾霾优化调度的效果更加显著。国内外目前主要集中于研究雾霾的成因及变化规律，在电网降雾霾优化调度措施方面尚未开展深入的研究。技术实现要素：本发明提供了一种电网降雾霾的优化调度方法及系统，用以解决目前没有大范围电网降雾霾优化调度的技术问题。为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：一种电网降雾霾的优化调度方法，包括以下步骤：根据当前的电网运行方式以及火电站开停机状态，预估未来一段时间内每一天的全国范围的雾霾程度指数；当未来任意一天的雾霾程度指数超出雾霾程度指数阈值时，采用电网降雾霾优化调度模型进行电网降雾霾优化调度；求取电网降雾霾优化调度模型的最优解；将最优解对应的发电机开停机状态作为电网降雾霾优化调度方案。优选地，预估未来一段时间内每一天的全国范围的雾霾程度指数，包括以下步骤：根据当前的电网运行方式以及火电站开停机状态，采用雾霾数值预报模式计算未来一段时间内全国范围的雾霾分布；将全国范围划分为网格，根据每个网格的雾霾计算指数和雾霾权重系数，分别评估未来一段时间内的每一天的全国范围的雾霾程度指数。优选地，评估未来一段时间内的每一天的全国范围的雾霾程度指数的计算公式如下：其中，sj为第j天的雾霾程度指数；n为将全国范围平均划分的网格数；gij为第i个网格内在第j天的雾霾计算指数；iij为第i个网格在第j天的雾霾权重系数。优选地，雾霾权重系数由以下方式进行确定：雾霾计算指数雾霾权重系数<30030≤gi<500.150≤gi<1001100≤gi<1503150≤gi<2005gi≥20010其中，gi为第i个网格的雾霾计算指数。优选地，未来一段时间内为未来3到7天。优选地，雾霾程度指数阈值的范围为[0.1,0.5]。优选地，电网降雾霾优化调度模型如下：目标函数：决策变量：x＝[xk|k＝1,2,…,m]；约束条件：其中，m为发电机数量；xk为第k个发电机出力占发电机容量的比例；ek为第k个发电机的出力；l为用电负荷总量。优选地，求取电网降雾霾优化调度模型的最优解，包括以下步骤：设定种群容量为m；随机生成满足约束条件的m个个体，每个个体代表k个发电机的状态，对k个发电机进行浮点数编码；针对每个个体采用雾霾数值预报模式计算未来一段时间的全国范围的雾霾分布，并计算个体的目标函数值；设置进化代数为h，按照粒子群算法进行进化计算；当达到设置的进化代数后，选取种群中目标函数最小的值作为模型最优解。优选地，种群容量m的设置范围为[m，20m]；进化代数h的范围为[10m，100m]；本发明还提供一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。本发明具有以下有益效果：本发明的电网降雾霾的优化调度方法及系统，可根据当前的雾霾程度及火电站开停机状态，制定优化的电网降雾霾调度方案，有效降低雾霾程度。本发明原理清晰，操作方便，对大范围雾霾防治具有重要指导意义。除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：图1是本发明优选实施例的电网降雾霾的优化调度方法的流程示意图；图2是本发明优选实施例2的计算未来3天全国范围的雾霾分布示意图。具体实施方式以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。参见图1，本发明的电网降雾霾的优化调度方法，包括以下步骤：s1:根据当前的电网运行方式以及火电站开停机状态，预估未来一段时间内每一天的全国范围的雾霾程度指数；s2:当未来任意一天的雾霾程度指数超出雾霾程度指数阈值时，采用电网降雾霾优化调度模型进行电网降雾霾优化调度；s3:求取电网降雾霾优化调度模型的最优解；将最优解对应的发电机开停机状态作为电网降雾霾优化调度方案。通过以上步骤，可根据当前的雾霾程度及火电站开停机状态，制定优化的电网降雾霾调度方案，有效降低雾霾程度，对大范围雾霾防治具有重要指导意义。实际实施时，以上的方法还能进行以下的扩充或应用，以下实施例中的技术特征都能相互组合，实施例仅作为示例，不作为对技术特征的正常组合限制。实施例1：本实施例的电网降雾霾的优化调度方法，包括以下步骤：s1:根据当前的电网运行方式以及火电站开停机状态，预估未来一段时间内每一天的全国范围的雾霾程度指数。实施时，可采用如下步骤预估未来一段时间(本实施例为3天)内每一天的全国范围的雾霾程度指数：根据当前的电网运行方式以及火电站开停机状态，采用雾霾数值预报模式计算未来一段时间内全国范围的雾霾分布；将全国范围划分为网格，根据每个网格的雾霾计算指数和雾霾权重系数，分别评估未来一段时间内的每一天的全国范围的雾霾程度指数，计算公式如下：其中，sj为第j天的雾霾程度指数；n为将全国范围平均划分的网格数；gij为第i个网格内在第j天的雾霾计算指数；iij为第i个网格在第j天的雾霾权重系数。雾霾权重系数由以下表1的方式进行确定：表1雾霾权重系数确定表序号雾霾计算指数雾霾权重系数1<300230≤gi<500.1350≤gi<10014100≤gi<15035150≤gi<20056gi≥20010其中，gi为第i个网格的雾霾计算指数。s2:当未来任意一天的雾霾程度指数超出雾霾程度指数阈值(本实施例中，雾霾程度指数阈值的范围为[0.1,0.5])时，采用电网降雾霾优化调度模型进行电网降雾霾优化调度(即要开展电网降雾霾优化调度)。电网降雾霾优化调度模型如下：目标函数：决策变量：x＝[xk|k＝1,2,…,m]；约束条件：其中，m为发电机数量；xk为第k个发电机出力占发电机容量的比例；ek为第k个发电机的出力；l为用电负荷总量。s3:求取电网降雾霾优化调度模型的最优解；将最优解对应的发电机开停机状态作为电网降雾霾优化调度方案。实施时，可采用以下步骤求取电网降雾霾优化调度模型的最优解：(1)设定种群容量为m；实施时，种群容量m的一般设置范围为[m，20m]；(2)随机生成满足约束条件的m个个体，每个个体代表k个发电机的状态，对k个发电机进行浮点数编码；(3)针对每个个体采用雾霾数值预报模式计算未来一段时间的全国范围的雾霾分布，并计算个体的目标函数值；(4)设置进化代数为h，实施时，进化代数h的一般设置范围为[10m，100m]；按照粒子群算法进行进化计算；(5)当达到设置的进化代数后，选取种群中目标函数最小的值作为模型最优解。实施例2：本实施例的电网降雾霾的优化调度方法的步骤与实施例1基本相同，在此不再赘述；二者不同之处在于，本实施例采用电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室开发的雾霾数值预报模式计算未来3天全国范围的雾霾分布，如图2所示，雾霾主要集中于江南东部、黄淮大部、江淮西部、华北大部、东北南部等区域。s1:采用实施例1相同的步骤评估图2中的雾霾分布后，计算未来3天的全国范围雾霾程度指数分别为0.8、0.5、0.3。s2:设置雾霾程度指数阈值st＝0.2，当未来3天的雾霾程度指数均超过st，表示需要开展电网降雾霾优化调度；采用实施例1中的电网降雾霾优化调度模型进行调度，其中，将全国范围平均划分的网格数为n＝11000；发电机数量m＝10。s3:求取电网降雾霾优化调度模型的最优解：(1)设定种群容量为100；(2)随机生成满足约束条件的100个个体，每个个体代表10个发电机的状态，对各发电机进行浮点数编码；(3)针对每个个体采用电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室开发的雾霾数值预报模式计算未来3天的全国范围雾霾分布，并计算个体的目标函数值；(4)设置进化代数为2000代，按照粒子群算法进行进化计算；(5)当达到设置的进化代数后，选取种群中目标函数最小的值作为模型最优解。模型最优解为x＝[0,0.1,0.5,0,0.8,0.2,0.5,0,0,0]，其对应的发电机开停机状态即为电网降雾霾优化调度方案为：1#、4#、8#、9#、10#发电机停机，2#发电机开机到10％的装机容量，3#发电机开机到50％的装机容量，5#发电机开机到80％的装机容量，6#发电机开机到20％的装机容量，7#发电机开机到50％的装机容量。实施例3：本实施例提供一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例的步骤。综上可知，本发明通过可根据当前的雾霾程度及火电站开停机状态，以及预测的雾霾分布，通过阈值控制调用电网降雾霾调度模型进行降雾霾优化调度，能预先控制雾霾程度，有效降低雾霾程度，对大范围雾霾防治具有重要指导意义。以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12