CN110224396A - 一种风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，包括以下步骤：1)、建立模块，根据电力系统的状况建立经济环境调度问题模型；建立基于威布尔分布的风电模型、基于对数正态分布的光电模型和基于耿贝尔概率分布函数的水电模型；2)、计算模块，基于所述经济环境调度问题模型，应用AnD算法得到电力系统经济调度结果。本发明通过建立风电、光电和水电的随机模型，构建了三种新能源并入火电网的经济环境调度模型，将AnD算法运用到该经济环境调度模型，使新能源电力系统按照所述调度结果完成电力系统的总运行费用和总污染排放量最小。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统调度技术领域，特别涉及到一种基于AnD算法求解风、光、水、火协调优化的经济环境调度问题的方法。
背景技术
面对日益严峻的全球环境问题，如何高效利用风电光电和水电等清洁能源，降低一次能源消耗，减少污染气体排放，保护生态环境已成为全人类的共识。风电、光电和水电等清洁能源由于具有不消耗一次能源且无污染气体排放的优点，采用多种清洁能源混合电力系统的环境经济调度研究具有很强的现实意义。具有风电、水电等清洁能源与热电混合的电力系统环境经济调度复杂性增加，需考虑相关清洁能源的出力情况。风电场出力的多少取决于当时风速的大小，光伏出力的多少主要由当时的光照强度决定，水力出力取决于实际河水的大小，这些又和气象、地理环境等客观因素密切相关，由此造成了风电、光电、和水电出力的不确定性和间歇性。
环境经济调度是一个多变量、强约束、非凸的多目标优化问题，传统的方法难以求解。传统算法对求解模型有较苛刻的要求，所以很难有效处理较为复杂的经济调度问题。随着各种新能源发电并网，火电和新能源如何协调发电成为电力调度方面必须解决的问题。风电、光电和水电出力的不确定性给传统的经济调度方法带来了很大的挑战。智能优化算法的搜索能力以及运行效率都取决于相关参数的设置，相关参数设置不合理就极易使算法在寻优过程中陷入局部最优。为了改进智能算法的缺陷，许多专家学者致力于智能优化算法搜索机制的改进以及混合算法的相关研究，但均未得到很好的研究结果。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，以解决上述问题。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，包括以下步骤：
1)、建立模块，根据电力系统的状况建立经济环境调度问题模型；建立基于威布尔分布的风电模型、基于对数正态分布的光电模型和基于耿贝尔概率分布函数的水电模型；
2)、计算模块，基于所述经济环境调度问题模型，应用AnD算法得到电力系统经济调度结果。
进一步的，所述AnD算法包括新解产生和环境选择，新解产生采用演化算法的选择、交叉和变异算子，产生新解的父代采用随机选择方式，交叉和变异算子采用通用的模拟二进制交叉算子和多项式变异算子；环境选择是将基于角度的选择策略和基于转换的密度估计策略整合在环境选择过程中，通过该环境选择过程进行差解的逐个消除。
进一步的，首先，按照所述基于角度的选择策略找出一对具有最小夹角的两个解，表明这两个解具有最接近的搜索方向；其次，针对找出的这两个解，基于转换的密度估计过程同时考虑搜索方向和解的分布性进行计算，按照计算结果消除差解。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明通过建立风电、光电和水电的随机模型，构建了三种新能源并入火电网的经济环境调度模型，将AnD算法运用到该经济环境调度模型，使新能源电力系统按照所述调度结果完成电力系统的总运行费用和总污染排放量最小。提出的建模方法克服了风电、光电和水电出力的不确定性给传统的经济调度方法带来的挑战，引入的AnD算法克服了其他智能优化算法的搜索能力以及运行效率需要严格的参数设置障碍。提出的方法克服了原有技术的不足，取得了良好的效果。
本发明解决了电力系统调度中，各种新能源发电并网后火电和新能源协调发电的问题。应用AnD算法，有效地实现在风电、光电和水电三种新能源并网的情况下，短时间内完成电力系统调度任务的目标，并达到电力系统发电成本最小和污染排放最小的要求，提高了电力系统运行效率和合理性，降低发电成本和减少污染排放，提高企业效益和社会效益。
附图说明
图1为本发明所述的风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法的流程图。
图2为本发明所述的AnD算法环境选择中的基于角度的选择说明图。
图3为本发明所述的AnD算法环境选择中的的基于转换的密度估计选择说明图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参见图1，本发明所述的一种风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，包括以下步骤：
1)、建立模块，根据电力系统的状况即电力系统能源布局建立经济环境调度问题模型。该步骤中首先考虑新能源并网情况，在风电、光电和水电在出力不确定性条件下，建立基于威布尔分布的风电模型、基于对数正态分布的光电模型和基于耿贝尔概率分布函数的水电模型。考虑一个系统功率平衡等式约束与机组出力、禁止工作区和安全三个不等式约束的前提下，建立风电、光电和小水电-光电混合的清洁能源机组与热电机组组成的电力系统的总运行费用目标与NOX气体的排放情况的总污染排放量目标的经济环境调度模型。
2)、计算模块，基于所述经济环境调度问题模型，应用AnD算法得到电力系统经济调度结果。使电力系统按照所述经济调度结果完成，使系统整体的发电成本最小和污染物排放最小。
AnD算法是一种新型的求解多目标优化问题的智能优化算法，其具有可调参数少，在求解过程中，能够有效保持解的多样性和收敛性平衡。
AnD算法包括新解产生和环境选择，新解产生采用演化算法的选择、交叉和变异算子，产生新解的父代采用随机选择方式，交叉和变异算子采用通用的模拟二进制交叉算子和多项式变异算子。环境选择中主要的机制是将基于角度的选择策略和基于转换的密度估计策略整合在环境选择过程中，通过该环境选择过程进行差解的逐个消除。
首先，按照所述基于角度的选择策略找出一对具有最小夹角的两个解，表明这两个解具有最接近的搜索方向；其次，针对找出的这两个解，基于转换的密度估计过程同时考虑搜索方向和解的分布性进行计算，按照计算结果消除差解。
AnD算法是一种新型的多目标启发式算法，该算法主要在环境选择中采用两种简单的策略，具有算法结构简单，可调参数少，无需复杂的算子设计等优点。
环境选择过程示意图如图2和图3所示。环境选择过程用一个简单的两维例子说明如下：图2中有A、B、C、D、E五个解，希望保留4个最好解。首先按照基于角度的选择策略找到C、D两个解具有最接近的搜索方向，即为最小夹角。然后针对这两个解，其他解分别通过转换到其他位置，即相对解C，解A、B、D、E分别切换到A’、B’、D’和E’位置；同理，相对解D，其他解分别切换到A”、B”、C”和E”。从图3可以看出，其中D’和C”在同一位置。然后，通过转换后的位置分别计算C和D的密度，密度大的解被消除。解的密度计算公式如下：
其中，l(xk)为其他经转换后的解与xj欧几里得距离中第k个最小欧几里得距离。k的取值为种群数量的平方根。图例中k为4，可以得到SD(C)＞SD(D),故消除C。从上例中我们可以看出，虽然B不是最优解，被A占优，但由于搜索方向上C和D更为相近，劣解从相近方向上的C、D点产生。为保持种群搜索方向的多样性，B点继续保留确保此方向上的搜索。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.一种风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)、建立模块，根据电力系统的状况建立经济环境调度问题模型；建立基于威布尔分布的风电模型、基于对数正态分布的光电模型和基于耿贝尔概率分布函数的水电模型；
2)、计算模块，基于所述经济环境调度问题模型，应用AnD算法得到电力系统经济调度结果。
2.根据权利要求1所述的风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，其特征在于：所述AnD算法包括新解产生和环境选择，新解产生采用演化算法的选择、交叉和变异算子，产生新解的父代采用随机选择方式，交叉和变异算子采用通用的模拟二进制交叉算子和多项式变异算子；环境选择是将基于角度的选择策略和基于转换的密度估计策略整合在环境选择过程中，通过该环境选择过程进行差解的逐个消除。
3.根据权利要求2所述的风、光、水、火协调优化的电力系统经济调度方法，其特征在于：首先，按照所述基于角度的选择策略找出一对具有最小夹角的两个解，表明这两个解具有最接近的搜索方向；其次，针对找出的这两个解，基于转换的密度估计过程同时考虑搜索方向和解的分布性进行计算，按照计算结果消除差解。
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