基于两阶段混合整数规划的电力系统调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及电力系统经济调度技术领域，具体设及一种基于两阶段混合整数规划 的电力系统调度方法，该调度方法能够有效处理不同类型的电力系统经济调度问题。
【背景技术】
[0002] 在实际电力系统经济调度中，存在很多约束条件，包括发电机组的阀点效应、机组 禁运区约束、机组爬坡约束、网络损耗和旋转备用约束，运些约束使得电力系统经济调度问 题成为一个非凸优化问题，因此传统的数学规划算法无法直接应用于上述非凸问题， 目前仍缺乏有效算法求解不同类型的非凸电力系统经济调度问题。学者们针对上述非凸问 题进行了研究并提出了一些方法，总体可分为数学规划式算法n和启发式算法WW两大 类。数学规划式算法有动态规划DpW，基于拍卖原理的分布式算法AA^,分维最速下降法 DSD^，半定规划SDP?和紧凑形式方法CFm等，此类算法具有确定性特点，但随着电力系统 经济调度约束条件的改变，上述算法的扩展兼容能力很差。此外，随着问题规模的扩大，数 学规划式算法存在求解效率较低的缺点。启发式算法包括：遗传算法GA，粒子群优化算法 PS0?MM，进化规划EpM，差分进化算法DEW，蛋火虫算法，模拟退火算法SAW，禁 忌捜索算法TS^,和声捜索算法服M，帝国竞争算法ICA和克隆算法AIS等。相对数 学规划式算法，此类算法能够很好处理非凸优化问题，但此类算法仍缺乏严谨的数学收敛 证明，无法保证收敛的唯一性，因此一般需要预先设定算法的迭代次数并对结果进行随机 分析，且在缺乏问题具体信息的情况下，计算量较大，算法的鲁棒性有待加强。
[0003] 在对上述方法的研究和总结中，本发明的发明人发现：混合整数规划可W有效处 理非光滑的目标函数和非凸的解空间，并能够有效兼容电力系统经济调度问题中的不同约 束条件，因此本发明针对电力系统经济调度中存在的上述问题，提出一种基于两阶段混合 整数规划的电力系统调度方法。与本发明相关的现有技术：
[0004] [1]WoodAJ,WollenbergBF.Powergeneration,operation,andcontrol[M] ? JohnWiley&Sons, 2012.
[0005] [2]LinCE,VivianiGL.Hierarchicaleconomicdispatchforpiecewise quadraticcostfunctions[J].IEEETransactionsonPowerApparatusand Systems, 1984 巧）：1170-1175.
[0006] [3]LianZX，GloverJD.Azoomfeatureforadynamicprogramming solutiontoeconomicdispatchincludingtransmissionlosses[J].IEEE TransactionsonPowerSystems， 1992,7(2):544-550.
[0007] [4]BinettiG,DavoudiA,NasoD,etal.Adistributedauction-based algorithmforthenonconvexeconomicdispatchproblem[J].IEEETransactionson IndustrialInformatics, 2014, 10(2): 1124-1132.
[0008] [5]ZhanJ,WuQH,加OC,etal.EconomicDispatchWithNon-Smooth Objectives一PartII!DimensionalSteepestDeclineMethod[J].IEEETransactions on Power Systems, 2015,30(2):722-733.
[0009] [6]Jabr 民 A. Solution to economic dispatching with disjoint feasible regions via semidefinite programming[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2012, I (27) : 572-573.
[0010] [7]Liu X. On compact formulation of constraints induced by disjoint prohibited-zones[J]. I邸E Transactions on Power Systems, 2010, 4 口巧：2004-2005.
[0011] [8]Chiang C L. Improved genetic algorithm for power economic dispatch of units with valve-point effects and multiple fuels[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2005, 20 (4) : 1690-1699.
[0012] [9]Chaturvedi K T,Pandit M, Srivastava L. Self-organizing hierarchical particle swarm optimization for nonconvex economic dispatch[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2008,23(3):1079-1087.
[0013] [10]Sinha N, Chakrabarti 民，Chattopadhyay P K. Evolutionary programming techniques for economic load dispatch[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2003, 7(1) :83-94.
[0014] [11]Neman N, Iba 比 Differential evolution for economic load dispatch problems[J]. Electric Power Systems Research, 2008,78巧）：1322-1331.
[0015] [12]Yang X S, Hosseini S S S, Gandomi A H. Firefly algorithm for solving non-convex economic dispatch problems with valve loading effect[J]. Applied Soft Computing, 2012, 12(3) :1180-1186.
[0016] [13]Pothiya S, Ngamroo I，Kongprawechnon W. Application of multiple tabu search algorithm to solve dynamic economic dispatch considering generator constraints[J]. Energy Conversion and Management, 2008, 49(4):506-516.
[0017] [14]dos Santos Coelho L,Mariani V C. An improved harmony search algorithm for power economic load dispatch[J]. Energy Conversion and Manageme nt, 2009, 50(10):2522-2526.
[0018] [ 15] Mohammadi-I vat loo B,民abiee A, Soroudi A, et al. Imperialist competitive algorithm for solving non-convex dynamic economic power dispatch [J]. Energy, 2012, 44(1) :228-240.
[0019] [16]Panigrahi B K, Yadav S R, Agrawal S, et al. A clonal algorithm to solve economic load dispatch [J].Electric Power Systems Resear ch，2007, 77 (10) :1381-1389.
[0020] [17]Gaing Z L. Closure to"Discussion of'Particle swarm optimization to solving the economic dispatch considering the generator