CN108599142A - 一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，通过将煤耗、网损、排放以及购电成本作为调度的多个参考目标，从折算的角度出发，根据不同目标的权重，将多目标问题化为单目标问题后进行求解，从而降低原多目标优化模型的求解复杂度，并且能够较大程度利用单目标求解算法的稳定性和鲁棒性。

Description

一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法。

背景技术

随着热电联产机组在电网所占比重不断上升，机组参与调峰是必然趋势。厂网分开的电力市场化改革使得热电联产机组在完成电网调峰任务的基础上，也需要兼顾机组本身降低综合经济成本和环保运行的要求，优化负荷分配，达到规定热电比，以提高全厂负荷竞争能力，这就涉及到热电联产机组参与调峰时多目标、多约束的优化问题。目前，关于火电厂厂级负荷优化调度分配的问题已经展开了广泛研究，并在工程实际上得到了运用。在热电联产机组间，也存在如何在满足电网调度时间要求的同时，机组运行维持在低煤耗、低污染物排放水平，综合经济成本最优的问题。

国内外在机组间负荷优化分配问题上的研究已经有半个多世纪的时间，从传统的优化算法，诸如等微增法、动态规划等，逐渐发展到现在基于计算机技术和人工智能技术的模拟退火算法、人工神经网络法、蚁群算法等现代算法。各算法在解决不同领域内的问题时，有其独特的优势，针对具体系统提出的算法都有较好的优化效果，当然也存在一定的局限性。

当前国内热电联产负荷优化分配研究多关注基于煤耗特性曲线的优化算法的改进上，没有随着当前我国电力市场形势的发展赋予热电联产负荷优化分配数学模型新的内容，将购电成本、环保要求约束等要求考虑到其中，这在一定的程度上限制了热电联产负荷优化分配的进一步发展，不利于负荷优化理论研究的实际应用。

发明内容

本发明提供了一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，解决了现有技术中的针对机组负荷优化调度的算法优化目标单一，无法达到最佳经济效益的技术问题。

本发明提供的一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，包括：

获取电力系统的发电数据，所述发电数据包括煤耗数据、网损数据、二氧化碳的排放数据和购电成本数据；

根据所述发电数据生成煤耗目标函数、网损目标函数、排放目标函数和购电成本目标函数；

对所述煤耗目标函数进行线性化处理并进行线路损耗约束的线性化松弛处理；

分别为所述网损目标函数、所述排放目标函数、所述购电成本目标函数以及处理后的煤耗目标函数设定对应的比例因子和权重后进行叠加，将四个目标函数转换为单目标函数，得到混合整数二次规划模型；

调用基于混合整数二次规划的电力系统调度优化方法，求解所述混合整数二次规划模型，获得多目标的调度方案。

可选地，所述混合整数二次规划模型具体为：

min f＝ω₁p₁f_cost+ω₂p₂f_loss+ω₃p₃f_emi+ω₄p₄f_buy；

其中，f为对四个目标加权后的单目标函数值；ω₁，ω₂，ω₃和ω₄分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的权重，设置范围为0≤ω_i≤1(i＝1,2,3,4)且ω₁+ω₂+ω₃+ω₄＝1；p₁，p₂，p₃和p₄分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的比例因子；f_cost,f_loss,f_emi和f_buy分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的目标函数；

其中，p₁，p₂，p₃和p₄的设定具体为：

式中，和分别表示每台机组都运行在最大出力时机组的煤耗、网损、排放和购电成本。

可选地，所述对所述煤耗目标函数进行线性化处理具体为：

将所述煤耗目标函数分为二次函数项和正弦函数项，其中，二次函数项为正弦函数项为

对二次函数项和正弦函数项进行线性化，获得线性化后的二次函数项和

其中，上标qua和上标vpe分别表示二次函数项和正弦函数项；和为机组i的第j个线性分段的斜率，和为机组i的第j个线性分段的截距；N_i为机组i的总线性分段数量；P_i,j为机组i中对应第j个线性分段的出力子变量；Z_i,j为对应于P_i,j的二进制变量。

可选地，线性化后的二次函数项和整数函数项中的N_i具体为：

其中，两个不可微分点之间的出力平均分为M段，不可微分点由阀电效应引起。

可选地，线性化后的二次函数项和整数函数项中的和具体为：

式中，和分别表示机组i的第j个线性分段的出力下界和出力上界，且和具体为：

可选地，所述对所述煤耗目标函数进行线性化处理之后还包括：

对线性化后的煤耗目标函数增加约束，其中，约束具体为：

对增加约束后的煤耗目标函数进行线路损耗约束的线性化松弛处理。

可选地，所述对增加约束后的煤耗目标函数进行线路损耗约束的线性化松弛处理具体为：

设定线路l_ij的导纳为Y_ij＝G_ij+jB_ij，在线路l_ij的损耗曲线上取的点数为对其中的第k个点作线性化处理(k＝1,2,...,m_l)，获得线性化松弛处理后的线性不等式：

其中，和分别为：

可选地，所述调用基于混合整数二次规划的电力系统调度优化方法，求解所述混合整数二次规划模型具体为：

将发电机、负荷以及电网的数据输入所述混合整数二次规划模型；

采用模型变量和约束的删减技术简化所述混合整数二次规划模型；

判断所述混合整数二次规划模型中的线路损耗约束是否满足等式或小于预设的阈值，若是，则输出机组的有功优化调度方案，否则，通过混合整数规划技术处理不满足等式约束或预设的阈值的线路损耗约束并重新执行判断过程。

可选地，所述通过混合整数规划技术处理不满足等式约束或预设的阈值的线路损耗约束具体为：

对线路损耗约束进行静态线性近似处理，获得线性化后的线路损耗约束：

式中：为线路l_ij两端节点的电压相位差的线性分段数量；U_ij,r和W_ij,r分别为线性分段r的斜率和截距；Z_ij,r为二进制变量，且对应连续子变量θ_ij,r。

式中：和分别表示线性分段r的电压相位差的下界和上界。

可选地，所述对线路损耗约束进行静态线性近似处理，获得线性化后的线路损耗约束之后还包括：

增加二进制变量约束，所述二进制变量约束具体为：

当线路两端的电压相位差位于某个线性分段时,将与其它线性分段对应的连续子变量强制设为零，具体为：

其中，线路两端的电压相位差应为各个连续子变量θ_ij,r之和：

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明中将煤耗、网损、排放以及购电成本作为调度的多个参考目标，从折算的角度出发，根据不同目标的权重，将多目标问题化为单目标问题进行求解，从而降低原多目标优化模型的求解复杂度，并且能够较大程度利用单目标求解算法的稳定性和鲁棒性；此外，本发明中通过对所述煤耗目标函数进行线性化处理并进行线路损耗约束的线性化松弛处理，能够有效处理电网中存在负节点边际成本的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的线路损耗的线性松弛化处理示意图；

图3为本发明实施例提供的线性化线路损耗约束示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

经本申请发明人研究发现，在实际运行调度中，火电机组的发电煤耗容易受到锅炉阀门的打开状态的影响。在锅炉阀门打开时，锅炉气压的变化会引起火电机组的发电煤耗率增加，且使得发电煤耗曲线呈现出不可微分的特性，即火电机组的发电阀点效应。火电机组的发电阀点效应的引入，有助于提高节能发电调度模型的精度，但使得该模型成为一个非凸的优化模型。传统的基于梯度的数学规划式方法要求目标函数满足可微分的条件，火电机组的发电阀点效应导致目标函数存在不可微分点，从而使得大多数的数学规划式方法无法直接求解该模型。值得注意的是，非光滑出力-煤耗曲线中的不可微分点，往往导致优化模型中出现大量的局部最优点，且局部最优点的数量随着不可微分点的增加呈指数型增长。因此，在设计算法求解该模型时，需要合理分析该模型的目标函数的非光滑特性，采用有效的应对措施。

在本发明所提出的模型中，除了线路损耗约束，其它约束都为线性约束。在忽略火电机组的发电阀点效应的前提下，将二次的线路损耗约束看作非线性约束，使得本发明中提出的模型为一个含二次等式约束的非线性模型，可通过内点法等非线性规划算法进行求解。但是，这种处理方式的节能效果较差。基于动态分段线性模型和基于松弛技术的二次规划二次约束模型能够较好处理二次的线路损耗约束，但在同时考虑火电机组的发电阀点效应时，两者都无法直接适用。

此外，在本项发明所述的多目标优化模型中，除了线路损耗约束外，其他所有约束都为线性约束。若能将线路损耗约束转化为线性约束或其他具有凸特性的约束，则原问题可以化为一个凸优化问题，从而得到唯一的最优解。因此，该模型的另一个难点在于如何有效处理由于线路损耗约束。

由于线路损耗约束为一个二次等式约束，因此常用的方法是将线路损耗约束线性化，使该约束化为一个混合整数形式的线性等式约束，从而将原问题转化为混合整数线性或二次规划问题。但是，该分段线性化方法(SPWL)的效率和计算精度往往受到线性分段数量的影响。针对基于直流潮流的线路损耗约束，动态分段线性化模型通过动态迭代的方式修正二次线路损耗，从而有效提高了计算精度。但是，该动态模型在优化的过程中，为了保证在负节点边际成本出现时，能够有效限制线路损耗约束的违反量，该模型需要增加额外的线性约束。为了应对动态分段线性化模型中的问题，二次约束二次规划方法将线路损耗约束化为凸二次不等式约束，在优化过程中，对于不满足等式的线路损耗约束，通过惩罚的方式将相应的线路损耗添加到目标函数中。该方法能够大大提高对线路损耗的求解精度，但该方法在迭代的过程中，无法预知需要迭代的次数，而且在出现负节点边际成本的情况下，惩罚的方式可能使得部分线路损耗约束的违反量较大。

因此，本发明中借鉴二次约束二次规划方法的惩罚技术，提出带惩罚因子的混合整数二次约束二次规划电力系统动态调度方法，首先求解不含惩罚因子的考虑直流网络损耗的电力系统动态经济调度模型，当存在部分线路损耗约束的违反量超出预先设定的数值时，才应用惩罚技术。而且，在应用惩罚因子时，对所有线路损耗变量都进行惩罚处理，因此本发明提出的方法能够很好解决上述的电力系统多目标优化模型。

需要说明的是，在电力系统调度中，往往存在不同的目标，在相关性比较密切的目标之间，比如调度的经济性与排放，常见的处理方式是对其中一个目标进行折算，此种方式操作简单，且符合实际应用，因此广泛用于实际工程中。加权法将多目标优化问题转化成为一个单目标优化问题，即将每个目标乘以一个权值系数然后加和得到一个总的目标函数，从而将多目标优化模型化为单目标优化模型，然后采用单目标优化方法进行求解，基于不同的权值系数可以得到不同的解，这些解可组成帕累托最优解集。

本发明从折算的角度出发，根据不同目标的权重，将多目标问题化为单目标问题，从而降低原多目标优化模型的求解复杂度。值得注意的是，本发明提出的多目标优化算法将多目标优化问题化为单目标优化问题后，能够较大程度利用单目标求解算法的稳定性和鲁棒性。本发明中主要从煤耗、网损、排放和购电成本四个方面考虑，建立电力系统多目标优化模型。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法的流程示意图。

本发明提供的一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，包括：

S101、获取电力系统的发电数据，发电数据包括煤耗数据、网损数据、二氧化碳的排放数据和购电成本数据。

为了建立煤耗、网损、排放和购电成本的多目标优化模型，可以先获取到电力系统中的煤耗数据、网损数据、二氧化碳的排放数据和购电成本数据。

S102、根据发电数据生成煤耗目标函数、网损目标函数、排放目标函数和购电成本目标函数。

S103、对煤耗目标函数进行线性化处理并进行线路损耗约束的线性化松弛处理。

由于发电阀点效应的影响，机组的煤耗曲线变得不光滑，使得要求目标函数可微分的常规方法无法直接处理此类问题，因此，本发明中采用混合整数规划的方法，先对每台机组的发电成本曲线进行线性化处理，然后通过混合整数编码技术将原曲线表示为混合整数的数学公式。

其中，对煤耗目标函数进行线性化处理具体可以为：

将煤耗目标函数分为二次函数项和正弦函数项，其中，二次函数项为正弦函数项为

对二次函数项和正弦函数项进行线性化，获得线性化后的二次函数项和

其中，上标qua和上标vpe分别表示二次函数项和正弦函数项；和为机组i的第j个线性分段的斜率，和为机组i的第j个线性分段的截距；N_i为机组i的总线性分段数量；P_i,j为机组i中对应第j个线性分段的出力子变量；Z_i,j为对应于P_i,j的二进制变量。

线性化后的二次函数项和整数函数项中的N_i具体为：

其中，两个不可微分点之间的出力平均分为M段，不可微分点由阀电效应引起。

线性化后的二次函数项和整数函数项中的和具体为：

式中，和分别表示机组i的第j个线性分段的出力下界和出力上界，且和具体为：

当同时将二次函数项和正弦函数项线性化时，非光滑的机组煤耗曲线可以化为以下混合整数线性公式：

在对二次函数项和正弦函数项线性化后，机组出力必须位于其中一个线性分段对应的出力范围内。如果机组i运行在第j个线性分段的出力范围内，那么机组i的出力为P_i,j，且对应的二进制变量Z_i,j设为1。否则，P_i,j和Z_i,j都应该设为0。由此可见，对非光滑的机组煤耗曲线线性化后，还包括：

对线性化后的煤耗目标函数增加约束，其中，约束具体为：

通过以上各式可以整理得：

相应地，可以简化为如下公式：

通过上述简化，可以大大较少目标函数中的总变量数量，从而有效提高算法的求解速度。值得注意的是，上述处理方法同样适用于本项目多目标调度优化模型中的其他目标函数的处理。

在本发明的有功优化调度问题中，难点主要在于有效地处理线路损耗约束。从数学角度看，每条线路的损耗约束为二次等式约束，若将该约束处理为常规的非线性约束，则可以通过非线性规划方法进行求解，但这类方法的求解效率不高，且往往难以选择合适的初始点。

基于分离迭代的方法可以将线路损耗约束从原问题中分离出来，通过迭代的方式修正每条线路的损耗，从而得到原问题的稳定收敛点，但仿真表明该方法只能求得一个局部解。另一种方法将二次等式形式的线路损耗约束松弛为二次不等式约束，在求解过程中把不满足等式约束的线路损耗约束对应的线路损耗变量以惩罚的方式添加到目标函数，该方法具有较高的效率，但由于以惩罚的方式处理线损，在一定程度上偏向优化线路损耗。

与上述处理方式不同，本发明实施例中首先对二次等式形式的线路损耗约束进行线性松弛处理，如图2所示，图2为本发明实施例提供的线路损耗的线性松弛化处理示意图。

其中，线性化松弛处理的具体过程为：

设定线路l_ij的导纳为Y_ij＝G_ij+jB_ij，在线路l_ij的损耗曲线上取的点数为对其中的第k个点作线性化处理(k＝1,2,...,m_l)，获得线性化松弛处理后的线性不等式：

其中，和分别为：

S104、分别为网损目标函数、排放目标函数、购电成本目标函数以及处理后的煤耗目标函数设定对应的比例因子和权重后进行叠加，将四个目标函数转换为单目标函数，得到混合整数二次规划模型。

可选地，混合整数二次规划模型具体为：

min f＝ω₁p₁f_cost+ω₂p₂f_loss+ω₃p₃f_emi+ω₄p₄f_buy；

其中，f为对四个目标加权后的单目标函数值；ω₁，ω₂，ω₃和ω₄分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的权重，设置范围为0≤ω_i≤1(i＝1,2,3,4)且ω₁+ω₂+ω₃+ω₄＝1；p₁，p₂，p₃和p₄分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的比例因子；f_cost,f_loss,f_emi和f_buy分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的目标函数；

其中，p₁，p₂，p₃和p₄的设定具体为：

式中，和分别表示每台机组都运行在最大出力时机组的煤耗、网损、排放和购电成本。

S105、调用基于混合整数二次规划的电力系统调度优化方法，求解混合整数二次规划模型，获得多目标的调度方案。

求解混合整数二次规划模型的过程具体为：将发电机、负荷以及电网的数据输入混合整数二次规划模型；采用模型变量和约束的删减技术简化混合整数二次规划模型；判断混合整数二次规划模型中的线路损耗约束是否满足等式或小于预设的阈值，若是，则输出机组的有功优化调度方案，否则，通过混合整数规划技术处理不满足等式约束或预设的阈值的线路损耗约束并重新执行判断过程。

如图3所示，图3为本发明实施例提供的线性化线路损耗约束示意图。通过混合整数规划技术处理不满足等式约束或预设的阈值的线路损耗约束具体为：

对线路损耗约束进行静态线性近似处理，获得线性化后的线路损耗约束：

式中：为线路l_ij两端节点的电压相位差的线性分段数量；U_ij,r和W_ij,r分别为线性分段r的斜率和截距；Z_ij,r为二进制变量，且对应连续子变量θ_ij,r。

式中：和分别表示线性分段r的电压相位差的下界和上界。

可选地，对线路损耗约束进行静态线性近似处理，获得线性化后的线路损耗约束之后还包括：

增加二进制变量约束，二进制变量约束具体为：

当线路两端的电压相位差位于某个线性分段时,将与其它线性分段对应的连续子变量强制设为零，具体为：

其中，线路两端的电压相位差应为各个连续子变量θ_ij,r之和：

针对考虑煤耗和排放的电力系统多目标调度模型，本发明实施例中通过40机组测试系统来验证基于权重的混合整数二次规划多目标调度优化方法的有效性。在本发明实施例采用的40机组测试系统中，每台机组都考虑非光滑的发电煤耗曲线，且机组的排放曲线都考虑指数项，负荷设置为10500MW。为了方便与其它方法进行比较，本发明实施例的发电煤耗已通过一定比例折算为发电成本，并只考虑单时段的调度优化问题。

为了得到在不同权重因子情况下的多目标调度方案，本发明实施例将权重因子从1减少到0，然后运用基于权重的混合整数二次规划多目标调度优化方法进行求解，得到的结果如下表所示。值得注意的是，在权重因子为1和0时，原多目标优化问题分别对应最小化总发电成本问题和最小化总排放量问题，在这两种情况下，本发明实施例提出的方法与其他方法的对比结果如下表所示。随着权重因子的增大，机组的总发电成本逐渐增加，但总排放量越来越少。由表格结果可知，在权重因子为1时，本发明实施例方法得到的总发电成本和总排放量都优于DE和MODE的结果，且与NSGA-II和ABCDP-LS相比，三者的解互不支配；在权重因子为0时，本发明实施例方法得到的调度解与其他方法得到的解互不支配。

表1在不同权重因子情况下的机组总发电成本和总排放量

表2不同方法在权重因子为1和0时的对比结果

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，包括：

获取电力系统的发电数据，所述发电数据包括煤耗数据、网损数据、二氧化碳的排放数据和购电成本数据；

根据所述发电数据生成煤耗目标函数、网损目标函数、排放目标函数和购电成本目标函数；

对所述煤耗目标函数进行线性化处理并进行线路损耗约束的线性化松弛处理；

分别为所述网损目标函数、所述排放目标函数、所述购电成本目标函数以及处理后的煤耗目标函数设定对应的比例因子和权重后进行叠加，将四个目标函数转换为单目标函数，得到混合整数二次规划模型；

调用基于混合整数二次规划的电力系统调度优化方法，求解所述混合整数二次规划模型，获得多目标的调度方案。

2.根据权利要求1所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述混合整数二次规划模型具体为：

min f＝ω₁p₁f_cost+ω₂p₂f_loss+ω₃p₃f_emi+ω₄p₄f_buy；

其中，f为对四个目标加权后的单目标函数值；ω₁，ω₂，ω₃和ω₄分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的权重，设置范围为0≤ω_i≤1(i＝1,2,3,4)且ω₁+ω₂+ω₃+ω₄＝1；p₁，p₂，p₃和p₄分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的比例因子；f_cost,f_loss,f_emi和f_buy分别表示煤耗、网损、排放和购电成本的目标函数；

其中，p₁，p₂，p₃和p₄的设定具体为：

式中，和分别表示每台机组都运行在最大出力时机组的煤耗、网损、排放和购电成本。

3.根据权利要求1所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述对所述煤耗目标函数进行线性化处理具体为：

将所述煤耗目标函数分为二次函数项和正弦函数项，其中，二次函数项为正弦函数项为

对二次函数项和正弦函数项进行线性化，获得线性化后的二次函数项和

其中，上标qua和上标vpe分别表示二次函数项和正弦函数项；和为机组i的第j个线性分段的斜率，和为机组i的第j个线性分段的截距；N_i为机组i的总线性分段数量；P_i,j为机组i中对应第j个线性分段的出力子变量；Z_i,j为对应于P_i,j的二进制变量。

4.根据权利要求3所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，线性化后的二次函数项和整数函数项中的N_i具体为：

其中，两个不可微分点之间的出力平均分为M段，不可微分点由阀电效应引起。

5.根据权利要求4所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，线性化后的二次函数项和整数函数项中的和具体为：

式中，和分别表示机组i的第j个线性分段的出力下界和出力上界，且和具体为：

6.根据权利要求5所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述对所述煤耗目标函数进行线性化处理之后还包括：

对线性化后的煤耗目标函数增加约束，其中，约束具体为：

对增加约束后的煤耗目标函数进行线路损耗约束的线性化松弛处理。

7.根据权利要求6所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述对增加约束后的煤耗目标函数进行线路损耗约束的线性化松弛处理具体为：

设定线路l_ij的导纳为Y_ij＝G_ij+jB_ij，在线路l_ij的损耗曲线上取的点数为对其中的第k个点作线性化处理(k＝1,2,...,m_l)，获得线性化松弛处理后的线性不等式：

其中，和分别为：

8.根据权利要求7所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述调用基于混合整数二次规划的电力系统调度优化方法，求解所述混合整数二次规划模型具体为：

将发电机、负荷以及电网的数据输入所述混合整数二次规划模型；

采用模型变量和约束的删减技术简化所述混合整数二次规划模型；

判断所述混合整数二次规划模型中的线路损耗约束是否满足等式或小于预设的阈值，若是，则输出机组的有功优化调度方案，否则，通过混合整数规划技术处理不满足等式约束或预设的阈值的线路损耗约束并重新执行判断过程。

9.根据权利要求8所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述通过混合整数规划技术处理不满足等式约束或预设的阈值的线路损耗约束具体为：

对线路损耗约束进行静态线性近似处理，获得线性化后的线路损耗约束：

式中：为线路l_ij两端节点的电压相位差的线性分段数量；U_ij,r和W_ij,r分别为线性分段r的斜率和截距；Z_ij,r为二进制变量，且对应连续子变量θ_ij,r。

式中：和分别表示线性分段r的电压相位差的下界和上界。

10.根据权利要求9所述的基于权重的混合整数二次规划多目标调度方法，其特征在于，所述对线路损耗约束进行静态线性近似处理，获得线性化后的线路损耗约束之后还包括：

增加二进制变量约束，所述二进制变量约束具体为：

当线路两端的电压相位差位于某个线性分段时,将与其它线性分段对应的连续子变量强制设为零，具体为：

其中，线路两端的电压相位差应为各个连续子变量θ_ij,r之和：