CN109066812B - 一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法 - Google Patents

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CN109066812B CN201811268437.8A CN201811268437A CN109066812B CN 109066812 B CN109066812 B CN 109066812B CN 201811268437 A CN201811268437 A CN 201811268437A CN 109066812 B CN109066812 B CN 109066812B
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Abstract

本发明提出一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法，流程包括：建立电力系统多目标优化调度模型；寻找最优条件；设计双层一致性算法求解，找到发电机的最优出力，计算综合期望最小值；本发明考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的影响，且能够实现对传输损耗的实时计算；采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，供给侧可依据企业诉求通过调节加权系数更好地满足自身利益；实现了电能的优化配置，引导供给侧制定合理的产能方案；在计及传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时提高企业经济效益和社会环保效益；对通信依赖程度低且有效保护企业和用户隐私，并能实现机组即插即用和有效应对网络拓扑变化。

Description

一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法
技术领域
本发明涉及电力系统经济调度技术领域，具体涉及一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法。
背景技术
经济调度作为电力系统运行中技术和经济优化的重要部分，旨在满足发电单元运行约束的前提下，通过优化分配负荷需求并合理安排发电计划使得系统总运行成本最小。电力系统经济调度本质上是资源配置问题，在满足用户侧负荷需求和供电质量的前提下，引导供给侧制定合理的产能方案，减少企业运行成本的同时保障系统安全稳定运行。
经济调度解决方法总体上分为集中式和分布式，集中式算法要求系统控制中心与每一个发电单元进行信息交互，并收集所有需要的信息计算经济调度最优方案，最后通过发布调度指令安排所有发电单元安排出力计划。然而，集中式算法存在以下关键问题：首先系统控制中心需要较高的通信建设成本；其次巨大的计算和通信负担容易造成单点故障；此外集中式算法易受通信故障影响导致无法正常实现经济调度功能。相比于集中式算法，分布式算法要求发电单元获取邻居机组信息局部计算出力计划，分散了计算和通信负担避免单点故障，满足即插即用功能和适应拓扑变化，因此具有更好的鲁棒性和前瞻性。
现有电力系统分布式经济调度文献以单目标优化为主研究，极少对结合企业多种实际需求情形下的多目标优化问题展开研究，其次此类文献在模型构建时绝大多数假设线路不产生传输损耗这种理想条件，忽视了传输损耗对系统供需平衡的重要影响，因而其产生的优化调度结果会导致：机组出力结果不能满足负荷的实际需求，影响用户侧的能源正常需求；系统功率平衡不能得到电网的有效保障，造成电网频率波动危及系统的安全稳定运行。
综上所述，有必要针对电力系统经济调度发明一种新的优化调度方法——基于双层一致性算法的优化调度方法，以解决考虑线路传输损耗的电力系统多目标优化调度问题，同时达到优化机组出力和保障系统安全、稳定、经济运行的目的。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述电力系统经济调度中存在的关键问题，提出一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法，其内容包括如下步骤：
步骤1：建立电力系统多目标优化调度模型，包括目标函数、等式约束条件和不等式约束条件；
步骤1.1：建立电力系统多目标优化调度模型的目标函数：假设系统包含发电机总数为N编号i＝1,2,3...N，Pi为第i个发电机的输出功率，系统分别以发电成本最小和污染气体排放量最小为目标函数，具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000021
Figure BDA0001845440570000022
其中，FC和FE分别为系统发电成本和系统污染气体排放量，
Figure BDA0001845440570000029
和
Figure BDA00018454405700000210
分别为第i个发电机的发电成本和污染气体排放量，具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000023
其中，ai、bi和ci为
Figure BDA00018454405700000212
的参数，αi、βi、γi、δi和θi为
Figure BDA00018454405700000211
的参数；
采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，则使得系统综合期望最小的目标函数具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000024
其中，FT为系统综合期望，
Figure BDA0001845440570000025
为单独考虑系统发电成本的求解最小值，
Figure BDA0001845440570000026
为单独考虑系统污染气体排放量的求解最小值，将各目标函数除以其最小值即对目标函数进行无量纲化处理，ω1和ω2分别为FC和FE的加权系数，体现决策者对目标函数的偏好程度，具体描述如下：
ω1+ω2＝1∩0≤ω1,ω2≤1 (5)
步骤1.2：确立电力系统多目标优化调度模型的等式约束条件：
Figure BDA0001845440570000027
其中，ΔP为系统功率偏差，PD为系统负荷需求，PL为系统传输损耗，其中PL由下式计算得到：
Figure BDA0001845440570000028
其中，Bij为损耗系数矩阵B中第i行j列对应的元素，B0i为损耗系数矩阵B0中的第i项，B00为损耗系数；
步骤1.3：确立电力系统多目标优化调度模型的不等式约束条件：
Figure BDA0001845440570000031
其中：
Figure BDA0001845440570000038
和
Figure BDA0001845440570000037
分别为第i个发电机的出力上限和下限；
步骤2：寻找上述电力系统优化调度问题最优条件：采用Lagrange函数法分析步骤1中公式(1)和(6)、(2)和(6)、(4)和(6)，上述电力系统优化调度问题转换为如下优化调度问题：
Figure BDA0001845440570000032
Figure BDA0001845440570000033
Figure BDA0001845440570000034
其中，LC为单独考虑系统发电成本的Lagrange函数，LE为单独考虑系统污染气体排放量的Lagrange函数，LT为考虑系统综合期望的Lagrange函数，λc、λe和λt分别为LC、LE和LT的Lagrange乘子；
考虑线路传输损耗和机组出力约束，将公式(9)、(10)和(11)分别对Pi求偏导数可得使系统目标最优的Kuhn-Tucher条件如下：
Figure BDA0001845440570000035
Figure BDA0001845440570000036
Figure BDA0001845440570000041
其中，pfi为第i个发电机的惩罚因子，由下式计算得到：
Figure BDA0001845440570000042
步骤3：设计双层一致性算法求解优化调度问题，找到满足约束条件下各发电机的最优出力，从而计算电力系统多目标优化调度下的综合期望最小值；
步骤3.1：输入电力系统相关参数，包括发电机发电成本参数ai、bi和ci，污染气体排放量参数αi、βi、γi、δi和θi，线路损耗系数Bij、B0i和B00，发电机出力约束参数
Figure BDA0001845440570000046
和
Figure BDA0001845440570000045
系统负荷需求参数PD；
步骤3.2：设置迭代次数k＝0,1,2...，当k＝0时，初始化设置各发电机的出力并使其满足如下公式：
Figure BDA0001845440570000043
其中，
Figure BDA0001845440570000047
和
Figure BDA0001845440570000048
分别为求解公式(9)、(10)和(11)三种优化问题下对应的发电机输出功率值；
步骤3.3：根据公式(17)和(18)分别计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子：
Figure BDA0001845440570000044
Figure BDA0001845440570000051
步骤3.4：根据公式(19)计算各发电机节点外层一致性变量
Figure BDA0001845440570000052
和
Figure BDA0001845440570000053
Figure BDA0001845440570000054
其中，设置
Figure BDA0001845440570000055
和
Figure BDA0001845440570000056
为领导者节点，其余
Figure BDA0001845440570000057
和
Figure BDA0001845440570000058
为跟随者节点；
步骤3.5：根据如下协议更新各发电机节点外层一致性变量
Figure BDA0001845440570000059
和
Figure BDA00018454405700000510
Figure BDA00018454405700000511
Figure BDA00018454405700000512
其中，ε1和ε2均为收敛因子且ε1,ε2∈(0,-1)，qij为梅特罗波利斯加权矩阵(Metropolis weight matrix)Q中第i行j列对应的元素，其中矩阵Q由发电机组通信拓扑图决定，具体描述如下：
Figure BDA00018454405700000513
其中，di和dj分别为节点i和节点j的度，Ni为节点i的邻居节点集合；
步骤3.6：通过外层一致性变量计算各发电机的输出功率
Figure BDA00018454405700000514
和
Figure BDA00018454405700000515
Figure BDA0001845440570000061
Figure BDA0001845440570000062
步骤3.7：根据公式(25)计算系统功率偏差ΔPc[k+1]和ΔPe[k+1]：
Figure BDA0001845440570000063
步骤3.8：判断功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将k＝k+1返回步骤3.3计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子；否则输出最优解
Figure BDA0001845440570000064
和
Figure BDA0001845440570000065
并采用公式(1)和(2)分别计算系统发电成本最小值
Figure BDA0001845440570000066
和系统污染气体排放量最小值
Figure BDA0001845440570000067
外层一致性算法结束；其中收敛条件可设置如下：
|ΔPc[k+1]|≤μ1∩|ΔPe[k+1]|≤μ2 (26)
其中，μ1和μ2为一非常小正实数；
步骤3.9：根据公式(27)和(28)分别计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子：
Figure BDA0001845440570000068
Figure BDA0001845440570000069
步骤3.10：根据公式(29)计算各发电机节点内层一致性变量
Figure BDA00018454405700000610
Figure BDA00018454405700000611
其中，设置
Figure BDA00018454405700000612
为领导者节点，其余
Figure BDA00018454405700000613
为跟随者节点；
步骤3.11：根据如下协议更新各发电机节点内层一致性变量
Figure BDA00018454405700000614
Figure BDA0001845440570000071
其中，ε3为收敛因子且ε3∈(0,-1)，元素qij同上所述；
步骤3.12：通过内层一致性变量计算各发电机的输出功率
Figure BDA0001845440570000072
Figure BDA0001845440570000073
步骤3.13：根据公式(32)计算系统功率偏差ΔPt[k+1]：
Figure BDA0001845440570000074
步骤3.14：判断功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将k＝k+1返回步骤3.9计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子；否则输出最优解
Figure BDA0001845440570000075
并采用公式(4)计算系统综合期望最小值
Figure BDA0001845440570000076
内层一致性算法结束；其中收敛条件可设置如下：
|ΔPt[k+1]|≤μ3 (33)
其中，μ3为一非常小正实数。
分布式一致性算法被广泛应用于多智能体系统(multi-agent systems)，而近年来多智能体系统成为当前系统科学的一个热点研究领域：一方面，多智能体系统为复杂系统的建摸和分析提供了理论研究手段；另一方面，多智能体系统具有广阔的工程应用背景。
有益技术效果：
1、本发明中电力系统多目标优化调度模型考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的重要影响，并且能够实现对传输损耗的实时计算；
2、本发明中电力系统多目标优化调度模型综合考虑了系统发电成本和污染气体排放量两类指标，所建模型具有较高代表性和延伸性；
3、本发明中电力系统多目标优化调度模型采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，供给侧可以依据企业诉求通过调节加权系数更好地满足自身利益；
4、本发明中电力系统分布式调度方法实现了电能的优化配置，引导供给侧制定合理的产能方案。在计及传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时提高企业经济效益和社会环保效益；
5、本发明中双层一致性算法仅仅需要相邻发电机节点信息实现分布式计算，对通信依赖程度很低且有效保护了企业和用户隐私，并能够实现机组即插即用功能和有效应对网络拓扑变化情形；
6、本发明中双层一致性算法具备“三调”功能：外层一致性算法解决了考虑传输损耗的电力系统分布式经济优化调度和分布式环境优化调度，内层一致性算法解决了考虑传输损耗的电力系统分布式综合目标优化调度。
附图说明
图1为本发明实施例的电力系统多目标优化调度方法流程图；
图2为本发明实施例的发电机组通信拓扑图；
图3为本发明实施例的双层一致性算法流程图；
图4为本发明算例考虑系统发电成本的一致性变量变化图；
图5为本发明算例考虑系统发电成本的机组出力变化图；
图6为本发明算例考虑系统污染气体排放量的一致性变量变化图；
图7为本发明算例考虑系统污染气体排放量的机组出力变化图；
图8为本发明算例考虑系统综合期望的一致性变量变化图；
图9为本发明算例考虑系统综合期望的机组出力变化图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明，如图1所示，一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法包括如下流程：
步骤1：建立电力系统多目标优化调度模型，包括目标函数、等式约束条件和不等式约束条件；
步骤1.1：建立电力系统多目标优化调度模型的目标函数：如图2所示，假设系统包含发电机总数为6编号i＝1,2...6，Pi为第i个发电机的输出功率，系统分别以发电成本最小和污染气体排放量最小为目标函数，具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000081
Figure BDA0001845440570000082
其中，FC和FE分别为系统发电成本和系统污染气体排放量，
Figure BDA0001845440570000091
和
Figure BDA0001845440570000092
分别为第i个发电机的发电成本和污染气体排放量，具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000093
其中，ai、bi和ci为
Figure BDA0001845440570000094
的参数，αi、βi、γi、δi和θi为
Figure BDA0001845440570000095
的参数；
本实施例中，发电机组相关参数取值见表1所示：
表1发电机组相关参数
机组 a b c α β γ δ θ P<sub>min</sub> P<sub>max</sub>
1 25 2.0 0.016 0.041 -0.028 1.298×10<sup>-3</sup> 2×10<sup>-4</sup> 0.029 10 75
2 40 1.9 0.010 0.025 -0.030 1.128×10<sup>-3</sup> 5×10<sup>-4</sup> 0.033 20 100
3 60 1.8 0.006 0.043 -0.025 9.172×10<sup>-4</sup> 1×10<sup>-6</sup> 0.080 20 125
4 80 2.0 0.004 0.053 -0.018 6.760×10<sup>-4</sup> 2×10<sup>-3</sup> 0.020 25 150
5 100 2.1 0.003 0.032 -0.027 1.136×10<sup>-3</sup> 6×10<sup>-4</sup> 0.041 30 175
6 120 2.0 0.002 0.039 -0.023 1.216×10<sup>-3</sup> 1×10<sup>-4</sup> 0.037 40 250
采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，则使得系统综合期望最优的目标函数具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000096
其中，FT为系统综合期望，
Figure BDA0001845440570000097
为单独考虑系统发电成本的求解最小值，
Figure BDA0001845440570000098
为单独考虑系统污染气体排放量的求解最小值，将各目标函数除以其最小值即对目标函数进行无量纲化处理，ω1和ω2分别为FC和FE的加权系数，体现决策者对目标函数的偏好程度，具体描述如下：
ω1+ω2＝1∩0≤ω1,ω2≤1 (5)
本实施例中，ω1和ω2分别取值为0.7和0.3；
步骤1.2：确立电力系统多目标优化调度模型的等式约束条件：
Figure BDA0001845440570000099
其中，ΔP为系统功率偏差，PD为系统负荷需求，PL为系统传输损耗，其中PL由下式计算得到：
Figure BDA0001845440570000101
其中，Bij为损耗系数矩阵B中第i行j列对应的元素，B0i为损耗系数矩阵B0中的第i项，B00为损耗系数；
本实施例中，系统负荷需求PD＝500MW，线路损耗系数取值如下：
Figure BDA0001845440570000102
B0i＝[0.0027 0.0060 0.0017 0.0009 0.0002 0.0030]×10-2
B00＝0.00098573×10-2
步骤1.3：确立电力系统多目标优化调度模型的不等式约束条件：
Figure BDA0001845440570000103
其中：
Figure BDA0001845440570000104
和
Figure BDA0001845440570000105
分别为第i个发电机的出力上限和下限；
步骤2：寻找上述电力系统优化调度问题最优条件：采用Lagrange函数法分析步骤1中公式(1)和(6)、(2)和(6)、(4)和(6)，上述电力系统优化调度问题转换为如下优化调度问题：
Figure BDA0001845440570000106
Figure BDA0001845440570000107
Figure BDA0001845440570000108
其中，LC为单独考虑系统发电成本的Lagrange函数，LE为单独考虑系统污染气体排放量的Lagrange函数，LT为考虑系统综合期望的Lagrange函数，λc、λe和λt分别为LC、LE和LT的Lagrange乘子；
考虑线路传输损耗和机组出力约束，将公式(9)、(10)和(11)分别对Pi求偏导数可得使系统目标最优的Kuhn-Tucher条件如下：
Figure BDA0001845440570000111
Figure BDA0001845440570000112
Figure BDA0001845440570000113
其中，pfi为第i个发电机的惩罚因子，由下式计算得到：
Figure BDA0001845440570000114
步骤3：设计双层一致性算法求解优化调度问题，找到满足约束条件下各发电机的最优出力，从而计算电力系统多目标优化调度下的综合期望最小值，算法流程如图3所示；
步骤3.1：输入电力系统相关参数，包括发电机发电成本参数ai、bi和ci，污染气体排放量参数αi、βi、γi、δi和θi，线路损耗系数Bij、B0i和B00，发电机出力约束参数
Figure BDA0001845440570000115
和
Figure BDA0001845440570000116
系统负荷需求参数PD；
步骤3.2：设置迭代次数k＝0,1,2...，当k＝0时，初始化设置各发电机的出力并使其满足如下公式：
Figure BDA0001845440570000121
其中，
Figure BDA0001845440570000122
和
Figure BDA0001845440570000123
分别为求解公式(9)、(10)和(11)三种优化问题下对应的发电机输出功率值；
本实施例中，三种优化问题下对应机组的出力初始值取值如下(单位：MW)：
Figure BDA0001845440570000124
步骤3.3：根据公式(17)和(18)分别计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子：
Figure BDA0001845440570000125
Figure BDA0001845440570000126
步骤3.4：根据公式(19)计算各发电机节点外层一致性变量
Figure BDA0001845440570000127
和
Figure BDA0001845440570000128
Figure BDA0001845440570000129
其中，设置
Figure BDA00018454405700001210
和
Figure BDA00018454405700001211
为领导者节点，其余
Figure BDA00018454405700001212
和
Figure BDA00018454405700001213
为跟随者节点；
步骤3.5：根据如下协议更新各发电机节点外层一致性变量
Figure BDA00018454405700001214
Figure BDA00018454405700001215
Figure BDA0001845440570000131
其中，ε1和ε2均为收敛因子且ε1,ε2∈(0,-1)，qij为梅特罗波利斯加权矩阵(Metropolis weight matrix)Q中第i行j列对应的元素，其中矩阵Q由发电机组通信拓扑图决定，具体描述如下：
Figure BDA0001845440570000132
其中，di和dj分别为节点i和节点j的度，Ni为节点i的邻居节点集合；
本实施例中，ε1和ε2取值均为-0.001，由发电机组通信拓扑图决定的矩阵Q如下所示：
Figure BDA0001845440570000133
步骤3.6：通过外层一致性变量计算各发电机的输出功率
Figure BDA0001845440570000134
和
Figure BDA0001845440570000135
Figure BDA0001845440570000136
Figure BDA0001845440570000137
步骤3.7：根据公式(25)计算系统功率偏差ΔPc[k+1]和ΔPe[k+1]：
Figure BDA0001845440570000141
步骤3.8：判断功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将k＝k+1返回步骤3.3计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子；否则输出最优解
Figure BDA0001845440570000142
和
Figure BDA0001845440570000143
并采用公式(1)和(2)分别计算系统发电成本最小值
Figure BDA0001845440570000144
和系统污染气体排放量最小值
Figure BDA0001845440570000145
外层一致性算法结束；其中收敛条件可设置如下：
|ΔPc[k+1]|≤μ1∩|ΔPe[k+1]|≤μ2 (26)
其中，μ1和μ2为一非常小正实数；
本实施例中，μ1和μ2取值均为0.001；
步骤3.9：根据公式(27)和(28)分别计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子：
Figure BDA0001845440570000146
Figure BDA0001845440570000147
步骤3.10：根据公式(29)计算各发电机节点内层一致性变量
Figure BDA0001845440570000148
Figure BDA0001845440570000149
其中，设置
Figure BDA00018454405700001410
为领导者节点，其余
Figure BDA00018454405700001411
为跟随者节点；
步骤3.11：根据如下协议更新各发电机节点内层一致性变量
Figure BDA00018454405700001412
Figure BDA00018454405700001413
其中，ε3为收敛因子且ε3∈(0,-1)，元素qij同上所述；
本实施例中，ε3取值为-0.001；
步骤3.12：通过内层一致性变量计算各发电机的输出功率
Figure BDA0001845440570000151
Figure BDA0001845440570000152
步骤3.13：根据公式(32)计算系统功率偏差ΔPt[k+1]：
Figure BDA0001845440570000153
步骤3.14：判断功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将k＝k+1返回步骤3.9计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子；否则输出最优解
Figure BDA0001845440570000154
并采用公式(4)计算系统综合期望最小值
Figure BDA0001845440570000155
内层一致性算法结束；其中收敛条件可设置如下：
|ΔPt[k+1]|≤μ3 (33)
其中，μ3为一非常小正实数；
本实施例中，μ3取值为0.001。
为说明所提求解算法的有效性，本实施例通过以下算例进行验证，仿真平台采用Matlab运行实现，算例仿真结果见表2所示：
表2算例仿真结果(功率单位：MW)
Figure BDA0001845440570000156
本发明算例的双层一致性算法，当系统仅考虑发电成本和仅考虑污染气体排放量时，各机组外层一致性变量按照外层一致性算法迭代收敛，并依据外层一致性变量计算得到满足约束条件的机组最优出力，从而计算得到系统最小发电成本
Figure BDA0001845440570000161
和最小污染气体排放量
Figure BDA0001845440570000162
仿真波形如图4、图5、图6、图7所示；当系统考虑综合期望时，各机组内层一致性变量按照内层一致性算法迭代收敛，并依据内层一致性变量计算得到满足约束条件的机组最优出力，从而计算得到系统最小综合期望
Figure BDA0001845440570000163
仿真波形如图8、图9所示。
由上述具体实施例我们可以得出以下结论：
(1)调度模型中整合了系统发电成本和污染气体排放量，并采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，供给侧可以依据企业诉求通过调节加权系数更好地满足自身利益；
(2)调度模型中计及了线路传输损耗，并考虑了运行约束条件，由此得到的优化调度出力结果不仅能够满足用户实际负荷需求，还能保障系统的安全稳定运行，因而更加具有实际意义；
(3)求解算法很好地实现了分布式经济调度功能，迭代计算仅仅需要相邻发电机节点信息，因此对通信依赖程度很低且有效保护了企业和用户隐私，并具有很快的收敛速度和很好的收敛结果。
以上结合附图所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利书确定的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法，其特征在于，具体包括如下流程：
步骤1：建立电力系统多目标优化调度模型，包括目标函数、等式约束条件和不等式约束条件；
步骤1.1：建立电力系统多目标优化调度模型的目标函数：假设系统包含发电机总数为N编号i＝1,2,3...N，Pi为第i个发电机的输出功率，系统分别以发电成本最小和污染气体排放量最小为目标函数，具体描述如下：
Figure FDA0001845440560000011
Figure FDA0001845440560000012
其中，FC和FE分别为系统发电成本和系统污染气体排放量，fci(Pi)和fei(Pi)分别为第i个发电机的发电成本和污染气体排放量，具体描述如下：
Figure FDA0001845440560000013
其中，ai、bi和ci为fci(Pi)的参数，αi、βi、γi、δi和θi为fei(Pi)的参数；
采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，则使得系统综合期望最小的目标函数具体描述如下：
Figure FDA0001845440560000014
其中，FT为系统综合期望，
Figure FDA0001845440560000015
为单独考虑系统发电成本的求解最小值，
Figure FDA0001845440560000016
为单独考虑系统污染气体排放量的求解最小值，将各目标函数除以其最小值即对目标函数进行无量纲化处理，ω1和ω2分别为FC和FE的加权系数，体现决策者对目标函数的偏好程度，具体描述如下：
ω1+ω2＝1∩0≤ω1,ω2≤1 (5)
步骤1.2：确立电力系统多目标优化调度模型的等式约束条件：
Figure FDA0001845440560000017
其中，△P为系统功率偏差，PD为系统负荷需求，PL为系统传输损耗，其中PL由下式计算得到：
Figure FDA0001845440560000021
其中，Bij为损耗系数矩阵B中第i行j列对应的元素，B0i为损耗系数矩阵B0中的第i项，B00为损耗系数；
步骤1.3：确立电力系统多目标优化调度模型的不等式约束条件：
Figure FDA0001845440560000022
其中：
Figure FDA0001845440560000023
和
Figure FDA0001845440560000024
分别为第i个发电机的出力上限和下限；
步骤2：寻找上述电力系统优化调度问题最优条件：采用Lagrange函数法分析步骤1中公式(1)和(6)、(2)和(6)、(4)和(6)，上述电力系统优化调度问题转换为如下优化调度问题：
Figure FDA0001845440560000025
Figure FDA0001845440560000026
Figure FDA0001845440560000027
其中，LC为单独考虑系统发电成本的Lagrange函数，LE为单独考虑系统污染气体排放量的Lagrange函数，LT为考虑系统综合期望的Lagrange函数，λc、λe和λt分别为LC、LE和LT的Lagrange乘子；
考虑线路传输损耗和机组出力约束，将公式(9)、(10)和(11)分别对Pi求偏导数可得使系统目标最优的Kuhn-Tucher条件如下：
Figure FDA0001845440560000031
Figure FDA0001845440560000032
Figure FDA0001845440560000033
其中，pfi为第i个发电机的惩罚因子，由下式计算得到：
Figure FDA0001845440560000034
步骤3：设计双层一致性算法求解优化调度问题，并根据输出最优解采用公式(4)计算系统综合期望最小值。
2.根据权利要求1所述一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法，其特征在于，所述双层一致性算法包括如下流程：
步骤3.1：输入电力系统相关参数，包括发电机发电成本参数ai、bi和ci，污染气体排放量参数αi、βi、γi、δi和θi，线路损耗系数Bij、B0i和B00，发电机出力约束参数
Figure FDA0001845440560000035
和
Figure FDA0001845440560000036
系统负荷需求参数PD；
步骤3.2：设置迭代次数k＝0,1,2...，当k＝0时，初始化设置各发电机的出力并使其满足如下公式：
Figure FDA0001845440560000041
其中，
Figure FDA0001845440560000042
和
Figure FDA0001845440560000043
分别为求解公式(9)、(10)和(11)三种优化问题下对应的发电机输出功率值；
步骤3.3：根据公式(17)和(18)分别计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子：
Figure FDA0001845440560000044
Figure FDA0001845440560000045
步骤3.4：根据公式(19)计算各发电机节点外层一致性变量
Figure FDA0001845440560000046
和
Figure FDA0001845440560000047
Figure FDA0001845440560000048
其中，设置
Figure FDA0001845440560000049
和
Figure FDA00018454405600000410
为领导者节点，其余
Figure FDA00018454405600000411
和
Figure FDA00018454405600000412
为跟随者节点；
步骤3.5：根据如下协议更新各发电机节点外层一致性变量
Figure FDA00018454405600000413
和
Figure FDA00018454405600000414
Figure FDA00018454405600000415
Figure FDA00018454405600000416
其中，ε1和ε2均为收敛因子且ε1,ε2∈(0,-1)，qij为梅特罗波利斯加权矩阵Q中第i行j列对应的元素，其中矩阵Q由发电机组通信拓扑图决定，具体描述如下：
Figure FDA0001845440560000051
其中，di和dj分别为节点i和节点j的度，Ni为节点i的邻居节点集合；
步骤3.6：通过外层一致性变量计算各发电机的输出功率
Figure FDA0001845440560000052
和
Figure FDA0001845440560000053
Figure FDA0001845440560000054
Figure FDA0001845440560000055
步骤3.7：根据公式(25)计算系统功率偏差△Pc[k+1]和△Pe[k+1]：
Figure FDA0001845440560000056
步骤3.8：判断功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将k＝k+1返回步骤3.3计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子；否则输出最优解
Figure FDA0001845440560000057
和
Figure FDA0001845440560000058
并采用公式(1)和(2)分别计算系统发电成本最小值
Figure FDA00018454405600000511
和系统污染气体排放量最小值
Figure FDA0001845440560000059
外层一致性算法结束；其中收敛条件可设置如下：
|△Pc[k+1]|≤μ1∩|△Pe[k+1]|≤μ2 (26)
其中，μ1和μ2为正实数；
步骤3.9：根据公式(27)和(28)分别计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子：
Figure FDA00018454405600000510
Figure FDA0001845440560000061
步骤3.10：根据公式(29)计算各发电机节点内层一致性变量
Figure FDA0001845440560000062
Figure FDA0001845440560000063
其中，设置
Figure FDA0001845440560000064
为领导者节点，其余
Figure FDA0001845440560000065
为跟随者节点；
步骤3.11：根据如下协议更新各发电机节点内层一致性变量
Figure FDA0001845440560000066
Figure FDA0001845440560000067
其中，ε3为收敛因子且ε3∈(0,-1)，元素qij同上所述；
步骤3.12：通过内层一致性变量计算各发电机的输出功率
Figure FDA0001845440560000068
Figure FDA0001845440560000069
步骤3.13：根据公式(32)计算系统功率偏差△Pt[k+1]：
Figure FDA00018454405600000610
步骤3.14：判断功率偏差是否满足收敛条件：若不满足，将k＝k+1返回步骤3.9计算系统传输损耗和各发电机的惩罚因子；否则输出最优解
Figure FDA00018454405600000611
并采用公式(4)计算系统综合期望最小值
Figure FDA00018454405600000612
内层一致性算法结束；其中收敛条件可设置如下：
|△Pt[k+1]|≤μ3 (33)
其中，μ3为正实数。
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