CN110535121B - 一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法，属于电力调度技术领域，该方法包括获取交直流混联电网基础数据，建立含发电成本和环境成本的优化目标函数的第一阶段机组组合模型，建立以电压偏差为优化目标函数的交直流混联电网第二阶段最优潮流模型，将第一阶段所求各时间序列的优化结果给到对应第二阶段模型，使用教与学优化算法求解第二阶段模型，得到含交直流混联电网的动态优化调度方案。本发明将多目标动态优化调度解耦为两阶段优化过程，降低原始问题求解难度，提升了计算效率。此外在考虑了火电机组的最优组合和污染物排放量的基础上，还考虑了交直流混联电网的潮流约束，保证交直流混联电网安全、经济、稳定运行。

Description

一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法

技术领域

本发明涉及电力调度技术领域，尤其涉及一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法。

背景技术

近年来，柔性直流输电技术被越来越多的用于可再生能源并网、孤岛供电等领域，交直流混联电网在电网中所占比例逐年增加，交直流混联电网的优化问题面临巨大的挑战。

在交直流混联电网中，由于直流输电功率的接入将会影响交流电网中火电机组的发电计划和启停状态，同时会引起潮流的重新分布，因此，在制定交直流混联电网的优化调度方案时，必须建立交直流最优潮流模型来约束混联电网中的潮流分布。在调度方案制定过程中，考虑单一经济指标已不能满足电网调度的要求，系统的电压偏差、环境成本等问题越来越多的被用于优化调度之中，这就使交直流混联电网的优化问题成为一个多变量、多目标、非线性、多约束、离散和连续变量混合共存的数学优化问题。

传统的电力系统优化调度模型求解方法主要是内点法，随着动态模型的引入和优化技术的发展，现有优化算法主要分为两大类：一类是数学规划算法，如内点法、简化梯度法、动态规划等；另一类是人工智能算法，如双鱼群算法、蚁群算法、教与学算法等。数学规划法求解速度快，但其所得结果依赖于初值的选取，很容易陷入局部最优解，人工智能算法能较好的处理优化问题，计算精度较高，但计算时间偏长。由于交直流混联电网的优化模型的复杂程度，单一算法已不能完全满足混联电网的优化要求，寻求一种快速、有效求解该问题的方法显得尤为重要。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：

步骤1：获取交直流混联电网的基础数据、每个时段负荷数据及火电机组基本数据信息；

步骤2：建立第一阶段含环境成本和发电成本的机组组合模型；

步骤2.1：以发电成本和环境成本最小，添加决策者偏好系数，将环境成本和发电成本两目标处理为单目标，建立目标函数如下：

f_i(P_i,t)＝a_i(P_i,t)²+b_iP_i,t+c_i

w_i(P_i,t)＝d_i(P_i,t)²+g_iP_i,t+k_i

其中，α_i、β_i为考虑决策者的偏好加权系数，且满足α_i+β_i＝1，N_G为机组数，T为时段数，u_i,t为机组i在时段t运行状态的变量，u_i,t＝1表示运行，u_i,t＝0表示停机，P_i,t为机组i在t时段的有功出力，

为机组的启动成本，f_i(P_i,t)为机组i的煤耗成本函数，w_i(P_i,t)为机组i的污染气体排放量函数，a_i、b_i、c_i为机组i的运行成本特性参数，d_i、g_i、k_i为机组i的污染物气体排放系数；

步骤2.2：处理后的单目标函数系数为广义成本系数，对目标函数进行整理，得到广义成本系数如下：

其中，A_i＝α_ia_i+β_id_i，B_i＝α_ib_i+β_ig_i，C_i＝α_ic_i+β_ik_i，A_i、B_i、C_i为广义成本系数，决策者可以根据需要调整加权系数进而调整相应广义成本系数；

步骤2.3：以火电机组的系统负荷功率平衡约束、机组出力约束、爬坡速率约束、启停时间约束作为模型约束条件。

Ⅰ、功率平衡约束：

其中，D_t为t时段的系统负荷需求；

Ⅱ、机组出力约束：

u_i,tP_i ^min≤P_i,t≤u_i,tP_i ^max t∈T

其中，P_i ^min、P_i ^max为机组i的最小和最大出力；

Ⅲ、机组爬坡约束：

-R_d≤P_i,t-P_i,t-1≤R_u t∈T

其中，R_u、R_d为机组的上、下爬坡速率；

Ⅳ、机组启停约束：

(u_i,t-1-u_i,t)(T_i,t-1-T_i,on)≥0 t∈T

(u_i,t-u_i,t-1)(-T_i,t-1-T_i,off)≥0 t∈T

其中，T_i,t为机组i在t时段已连续运行或连续停机时间，T_i,on为机组i的最小运行时间，T_i,off机组i的最小停机时间。

步骤3：输入每个时段负荷数据和火电机组数据，采用商用求解器cplex求解该混合整数非线性规划问题，得到发电机有功功率的输出及机组启停计划；

步骤4：建立第二阶段交直流混联电网静态最优潮流模型；

步骤4.1：以所有节点的电压偏差之和最小为目标建立目标函数如下：

N_ac、N_dc为交流节点个数和直流节点个数，U_aci、U_dci为交流节点和直流节点实测电压值，U_ref,aci、U_ref,dci为交流节点和直流节点参考电压，由调度系统提前给定；

步骤4.2：考虑交直流混联电网的静态稳定性问题，根据直流换流站等效模型，建立潮流约束；

与直流换流站非直连的节点等式约束如下：

与直流换流站直连的节点等式约束如下：

其中，t∈T，μ_i,t、P_gi,t由第一阶段求解得到的t时段的固定值，P_Li,t、Q_Li,t为负荷的有功功率和无功功率，Q_gi,t为发电机发出的无功功率，U_i,t为交流节点i的电压幅值，U_j,t为与节点i直接相连的j节点的交流电压幅值，P_si,t、Q_si,t为流经直流换流器的有功功率和无功功率，θ_ij,t、G_ij、B_ij为节点i、j间相角差和电导、电纳，M_i,t为换流站的调制系数，U_si,t为与换流站相连交流侧电压，U_di,t为换流站直流侧电压，δ_i,t为换流变压器两侧电压相角差，α_i,t为换流变压器阻抗角，Y_i为换流站变压器导纳，G_dij为直流输电网的电导，ΔP_i,t、ΔQ_i,t为交流系统有功和无功功率不平衡量，

为与换流站相连的交流系统有功和无功功率不平衡量，Δd_i1,t、Δd_i2,t为输入到直流电网的有功和无功功率不平衡量，Δd_i3,t为直流电网的有功功率不平衡量；

步骤4.3：在进行约束处理时，将步骤4.2中的7个式子处理为等式约束，如下：

步骤4.4：建立交直流混联电网的其他约束条件，如下

Ⅰ、无功功率约束条件：

Q_min≤Q_gi,t≤Q_max

其中，Q_max、Q_min为发电机组无功功率的上下限值；

Ⅱ、换流站调制度约束：

M_min≤M_i,t≤M_max

其中，M_max、M_min为调制度上下限值；

Ⅲ、流经换流站的功率约束：

P_smin≤P_si,t≤P_smax

Q_smin≤Q_si,t≤Q_smax

S_min≤S_si,t≤S_max

其中，P_smax、P_smin为流经换流站有功功率上下限值，Q_smax、Q_smin为流经换流站无功功率上下限值，S_si,t为每时刻流经换流站的视在功率，S_max、S_min为换流站容量的上下限值；

Ⅳ、换流站直流电压约束：

U_dmin≤U_di,t≤U_dmax

其中，U_dmax、U_dmin换流站直流电压上下限值；

Ⅴ、直流输电线路容量约束：

0＜P_di,t≤T_max

其中，P_di,t为流经直流输电线路的功率，T_max为直流输电线路所能承受的最大容量。

步骤4.5：由于各换流站的控制方式会引起有功功率和无功功率的重新分布，因此需根据优化值更新各换流站在每时段的控制方式，换流站控制方式采取广义下垂控制方式，公式如下：

ω_i,tP_si,t+λ_i,tU_di,t+σ_i,t＝0 i∈N_dc

其中，ω_i,t、λ_i,t、σ_i,t为各换流站广义下垂控制参数，ω_i,t、λ_i,t取值为1或2的整数值。

步骤5：输入交直流混联电网基础数据，利用步骤3中得到的每个时段机组有功功率和机组启停计划，使用教与学优化算法求解各时段下静态最优潮流模型，得到控制变量的参数，教与学算法的流程如图2所示；

步骤5.1：将各时段下静态最优潮流模型中的各控制变量设置成学生各科目成绩，公式如下：

其中，Q_g1,Q_g2...Q_gn为发电机无功功率出力，n为发电机数量，M₁,M₂...M_d为各换流站的调制度，d为换流站数量，P_s1,P_s2...P_sd为流经各换流站的有功功率，Q_s1,Q_s2...Q_sd为流经各换流站的无功功率，U_d1,U_d2...U_dd为各换流站的直流电压，U_a1,U_a2...U_an为各交流节点的电压，ω₁,ω₂...ω_d,λ₁,λ₂...λ_d,σ₁,σ₂...σ_d为各换流站的控制参数；

步骤5.2：班级C由学生X_i(i＝1,2....S)组成，S为学生总数，学生X_i的各科目成绩与各时段下静态最优潮流模型中的各控制变量的对应关系为：

其中，H为每个学生的课程总数，H＝2n+7d；

步骤5.3：初始化学生成绩：

其中，i＝1,2.....S，k＝1,2.....H，rand为0～1的随机数，

为控制变量的上下限；

步骤5.4：根据学生成绩的初始值，对交直流混联电网进行潮流计算，计算每个学生的目标函数f(X_i)，比较各目标函数的大小并选出成绩最优即目标函数值最小的学生X_best担任老师X_teacher；

步骤5.5：“教”阶段：

其中，

为学生平均成绩，

为学生i与老师之间的第k门课程成绩之差，X_teacher,k为担任老师的第k门课程成绩，t_f为学习因子，取整数1或2，

为学生i经过教学后的第k门课成绩；

步骤5.6：比较学生在“教”前后的适应度函数值，若

则更新学生的各门课程成绩，否则保持原始学生成绩；

步骤5.7：“学”阶段：

从全部学生中随机抽取一名学生作为学习对象X_rand，其余学生分别与学习对象进行比较，如果学习对象的优化目标函数值优于自己，则向其学习，公式描述为：

其中，X_i为学生学习前的成绩，

为学生学习后的成绩；

步骤5.8：比较学生在“学”前后的优化目标函数值，若

则更新学生的各门课程成绩，否则保持原始学生成绩；

步骤5.9：用

和

对优化参数U_di,t、P_si,t、Q_si,t进行校验，满足各自容量约束则结束优化，否则执行步骤5.4至步骤5.8进行迭代；

步骤5.10：输出使目标函数值最小的最优学生成绩，从而得到各时段下静态最优潮流模型中的发电机无功功率出力、各换流站的调制度、流经各换流站的有功功率和无功功率、各换流站的直流电压和各换流站的控制参数。

步骤6：结合步骤3与步骤5的结果，得到最终交直流混联电网多目标动态调度方案。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：

1、本发明所求得的调度方案既考虑了火电机组的最优组合和污染物排放量，又考虑了交直流混联电网的潮流约束，保证交直流混联电网安全、经济、稳定运行。

2、本发明提供的两阶段优化调度方法，将多目标动态优化调度解耦为两阶段优化过程，降低原始问题求解难度，使多目标模型便于求解，提升了计算效率。

附图说明

图1为本发明一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法流程图；

图2为本发明教与学优化算法流程图；

图3为本发明实施例中采用IEEE14节点测试系统模拟交直流混联电网的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本实施例采用IEEE14节点测试系统模拟交直流混联电网，其结构如图3所示。

在IEEE14节点测试系统中添加了柔性直流输电系统，将三端柔性直流输电系统添加至原IEEE14节点的9、13和14节点之中，交流电网数据与国际通用的IEEE14节点标准数据相同，直流输电线路基准容量为100MW，基准电压为345KV，电压上下限值以标幺值的形式表示，其标幺值为1.1和0.9，换流器电阻阻值为0.015Ω，电感值为0.1121H，三条直流电网电导值为19.23S、20.15S和18.57S。

如图1所示，本实施例采用的方法如下所述。

步骤1：获取交直流混联电网的基础数据、每个时段负荷数据及火电机组基本数据信息；

步骤2：建立第一阶段含环境成本和发电成本的机组组合模型；

步骤2.1：以发电成本和环境成本最小，添加决策者偏好系数，将环境成本和发电成本两目标处理为单目标，建立目标函数如下：

f_i(P_i,t)＝a_i(P_i,t)²+b_iP_i,t+c_i

w_i(P_i,t)＝d_i(P_i,t)²+g_iP_i,t+k_i

其中，α_i、β_i为考虑决策者的偏好加权系数，且满足α_i+β_i＝1，此次实施例按照0.5和0.5给定，机组数N_G＝5，时段数T＝24，u_i,t为机组i在时段t运行状态的变量，u_i,t＝1表示运行，u_i,t＝0表示停机，P_i,t为机组i在t时段的有功出力，

为机组的启动成本，f_i(P_i,t)为机组i的煤耗成本函数，w_i(P_i,t)为机组i的污染气体排放量函数，a_i、b_i、c_i为机组i的运行成本特性参数，d_i、g_i、k_i为机组i的污染物气体排放系数；

步骤2.2：处理后的单目标函数系数为广义成本系数，对目标函数进行整理，得到广义成本系数如下：

其中，A_i＝α_ia_i+β_id_i，B_i＝α_ib_i+β_ig_i，C_i＝α_ic_i+β_ik_i，A_i、B_i、C_i为广义成本系数，决策者可以根据需要调整加权系数进而调整相应广义成本系数；

步骤2.3：以火电机组的系统负荷功率平衡约束、机组出力约束、爬坡速率约束、启停时间约束作为模型约束条件。

Ⅰ、功率平衡约束：

其中，D_t为t时段的系统负荷需求；

Ⅱ、机组出力约束：

u_i,tP_i ^min≤P_i,t≤u_i,tP_i ^max t∈T

其中，P_i ^min、P_i ^max为机组i的最小和最大出力；

Ⅲ、机组爬坡约束：

-R_d≤P_i,t-P_i,t-1≤R_u t∈T

其中，R_u、R_d为机组的上、下爬坡速率；

Ⅳ、机组启停约束：

(u_i,t-1-u_i,t)(T_i,t-1-T_i,on)≥0 t∈T

(u_i,t-u_i,t-1)(-T_i,t-1-T_i,off)≥0 t∈T

其中，T_i,t为机组i在t时段已连续运行或连续停机时间，T_i,on为机组i的最小运行时间，T_i,off机组i的最小停机时间。

步骤3：输入每个时段负荷数据和火电机组数据，采用商用求解器cplex求解该混合整数非线性规划问题，得到发电机有功功率的输出及机组启停计划，机组启停计划如表1所示，发电机有功功率输出如表2所示；

表1机组启停计划

表2发电机有功功率输出

步骤4：建立第二阶段交直流混联电网静态最优潮流模型；

步骤4.1：以所有节点的电压偏差之和最小为目标建立目标函数如下：

N_ac、N_dc为交流节点个数和直流节点个数，U_aci、U_dci为交流节点和直流节点实测电压值，U_ref,aci、U_ref,dci为交流节点和直流节点参考电压，由调度系统提前给定，在这里以标幺值的形式表示为1；

步骤4.2：考虑交直流混联电网的静态稳定性问题，根据直流换流站等效模型，建立潮流约束；

与直流换流站非直连的节点等式约束如下：

与直流换流站直连的节点等式约束如下：

其中，t∈T，μ_i,t、P_gi,t由第一阶段求解得到的t时段的固定值，P_Li,t、Q_Li,t为负荷的有功功率和无功功率，Q_gi,t为发电机发出的无功功率，U_i,t为交流节点i的电压幅值，U_j,t为与节点i直接相连的j节点的交流电压幅值，P_si,t、Q_si,t为流经直流换流器的有功功率和无功功率，θ_ij,t、G_ij、B_ij为节点i、j间相角差和电导、电纳，M_i,t为换流站的调制系数，U_si,t为与换流站相连交流侧电压，U_di,t为换流站直流侧电压，δ_i,t为换流变压器两侧电压相角差，α_i,t为换流变压器阻抗角，Y_i为换流站变压器导纳，G_dij为直流输电网的电导，ΔP_i,t、ΔQ_i,t为交流系统有功和无功功率不平衡量，

为与换流站相连的交流系统有功和无功功率不平衡量，Δd_i1,t、Δd_i2,t为输入到直流电网的有功和无功功率不平衡量，Δd_i3,t为直流电网的有功功率不平衡量；

步骤4.3：在进行约束处理时，将步骤4.2中的7个式子处理为等式约束，如下：

步骤4.4：建立交直流混联电网的其他约束条件，如下

Ⅰ、无功功率约束条件：

Q_min≤Q_gi,t≤Q_max

其中，Q_max、Q_min为发电机组无功功率的上下限值；

Ⅱ、换流站调制度约束：

M_min≤M_i,t≤M_max

其中，调制度上下限值M_max＝1、M_min＝0.5；

Ⅲ、流经换流站的功率约束：

P_smin≤P_si,t≤P_smax

Q_smin≤Q_si,t≤Q_smax

S_min≤S_si,t≤S_max

其中，流经换流站有功功率上下限值P_smax＝15MW、P_smin＝-15MW，流经换流站无功功率上下限值Q_smax＝15Kvar、Q_smin＝-15Kvar，S_si,t为每时刻流经换流站的视在功率，换流站容量的上下限值S_max＝225KVA、S_min＝-225KVA；

Ⅳ、换流站直流电压约束：

U_dmin≤U_di,t≤U_dmax

其中，U_dmax、U_dmin换流站直流电压上下限值；

Ⅴ、直流输电线路容量约束：

0＜P_di,t≤T_max

其中，P_di,t为流经直流输电线路的功率，直流输电线路所能承受的最大容量T_max＝20MW。

步骤4.5：由于各换流站的控制方式会引起有功功率和无功功率的重新分布，因此需根据优化值更新各换流站在每时段的控制方式，换流站控制方式采取广义下垂控制方式，公式如下：

ω_i,tP_si,t+λ_i,tU_di,t+σ_i,t＝0 i∈N_dc

其中，ω_i,t、λ_i,t、σ_i,t为各换流站广义下垂控制参数，ω_i,t、λ_i,t取值为1或2的整数值。

步骤5：输入交直流混联电网基础数据，利用步骤3中得到的每个时段机组有功功率和机组启停计划，使用教与学优化算法求解各时段下静态最优潮流模型，得到控制变量的参数；

步骤5.1：将各时段下静态最优潮流模型中的各控制变量设置成学生各科目成绩，公式如下：

其中，Q_g1,Q_g2...Q_gn为发电机无功功率出力，n为发电机数量，M₁,M₂...M_d为各换流站的调制度，d为换流站数量，P_s1,P_s2...P_sd为流经各换流站的有功功率，Q_s1,Q_s2...Q_sd为流经各换流站的无功功率，U_d1,U_d2...U_dd为各换流站的直流电压，U_a1,U_a2...U_an为各交流节点的电压，ω₁,ω₂...ω_d,λ₁,λ₂...λ_d,σ₁,σ₂...σ_d为各换流站的控制参数；

步骤5.2：班级C由学生X_i(i＝1,2....S)组成，S为学生总数，本实施例设置为60，学生X_i的各科目成绩与各时段下静态最优潮流模型中的各控制变量的对应关系为：

其中，H为每个学生的课程总数，H＝31；

步骤5.3：初始化学生成绩：

其中，i＝1,2.....S，k＝1,2.....31，rand为0～1的随机数，

为控制变量的上下限；

步骤5.4：根据学生成绩的初始值，对交直流混联电网进行潮流计算，计算每个学生的目标函数f(X_i)，比较各目标函数的大小并选出成绩最优即目标函数值最小的学生X_best担任老师X_teacher；

步骤5.5：“教”阶段：

其中，

为学生平均成绩，

为学生i与老师之间的第k门课程成绩之差，X_teacher,k为担任老师的第k门课程成绩，t_f为学习因子，取整数1或2，

为学生i经过教学后的第k门课成绩；

步骤5.6：比较学生在“教”前后的适应度函数值，若

则更新学生的各门课程成绩，否则保持原始学生成绩；

步骤5.7：“学”阶段：

从全部学生中随机抽取一名学生作为学习对象X_rand，其余学生分别与学习对象进行比较，如果学习对象的优化目标函数值优于自己，则向其学习，公式描述为：

其中，X_i为学生学习前的成绩，

为学生学习后的成绩；

步骤5.8：比较学生在“学”前后的优化目标函数值，若

则更新学生的各门课程成绩，否则保持原始学生成绩；

步骤5.9：用

和

对优化参数U_di,t、P_si,t、Q_si,t进行校验，满足各自容量约束则结束优化，否则执行步骤5.4至步骤5.8进行迭代；

步骤5.10：输出使目标函数值最小的最优学生成绩，从而得到各时段下静态最优潮流模型中的发电机无功功率出力、各换流站的调制度、流经各换流站的有功功率和无功功率、各换流站的直流电压和各换流站的控制参数。

以第20、21、22时段为例展示求解结果，第二阶段目标函数在第20、21、22时段的结果值为0.54、0.51、0.59。由于以标幺值形式表示，在计算中以1作为各节点给定参考值，并以第1交流节点为平衡节点进行潮流计算，得到交流电网节点电压标幺值如表3所示，直流电网换流站电压标幺值如表4所示，机组调度无功出力如表5所示，换流站的调制度如表6所示，换流站的控制方式参数如表7所示，流经各换流站的有功和无功功率如表8所示；

表3交流电网节点电压标幺值

T	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
															20	1	1.04	0.98	1.01	1.08	1.04	0.98	1.01	1.01	0.95	1.07	0.99	1.01	1.07
21	1	1.08	0.99	1.00	1.07	1.01	0.97	1.01	0.95	0.97	1.01	0.99	1.00	1.08
															22	1	1.03	0.99	1.05	1.06	1.01	0.99	1.01	0.99	0.94	1.08	1.01	1.00	1.07

表4直流电网换流站电压标幺值

T	VSC1	VSC2	VSC3
				20	1.01	1.07	0.98
21	1.06	1.03	0.97
				22	1.04	1.05	0.91

表5机组调度无功出力

T	G1/KVar	G2/KVar	G3/KVar	G4/KVar	G5/KVar
						20	5.1	9.4	4.5	3.2	1.1
21	-10.9	-1.2	4.1	-4.5	0.5
						22	15.4	7.4	0	6.3	8.9

表6换流站的调制度

T	VSC1	VSC2	VSC3
				20	0.801	0.745	0.812
21	0.741	0.689	0.732
				22	0.865	0.754	0.653

表7换流站的控制方式参数

T	ω<sub>1</sub>	λ<sub>1</sub>	σ<sub>1</sub>	ω<sub>2</sub>	λ<sub>2</sub>	σ<sub>2</sub>	ω<sub>3</sub>	λ<sub>3</sub>	σ<sub>3</sub>
										20	1	1	-13.51	2	1	-19.47	1	1	20.72
21	1	1	-9.46	1	2	-3.86	2	1	19.43
										22	1	1	-6.14	1	1	11.65	1	2	-9.42

表8流经各换流站的有功和无功功率

T	Ps1/MW	Qs1/Kvar	Ps2/MW	Qs2/Kvar	Ps3/MW	Qs3/kVar
							20	12.5	3.4	9.2	-7.9	-21.7	4.5
21	8.4	8.1	1.8	-12.7	-10.2	4.6
							22	5.1	-8.3	-12.7	5.7	7.6	2.6

步骤6：结合步骤3与步骤5的结果，得到最终交直流混联电网多目标动态调度方案，即第一阶段按照表1和表2的结果对24时段机组启停和有功出力进行布置，第二阶段以20、21、22时刻为例，对机组无功出力按照表5结果进行控制，向三个换流站发出调度指令，按照表4、6、7和8所得结果对换流站电压、调制度、控制参数及流经的有功和无功功率进行调整。

Claims (3)

1.一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：获取交直流混联电网的基础数据、每个时段负荷数据及火电机组基本数据信息；

步骤2：建立第一阶段含环境成本和发电成本的机组组合模型；

步骤3：输入每个时段负荷数据和火电机组数据，采用商用求解器cplex求解混合整数非线性规划问题，得到发电机有功功率的输出及机组启停计划；

步骤4：建立第二阶段交直流混联电网静态最优潮流模型；

步骤5：输入交直流混联电网基础数据，利用步骤3中得到的每个时段机组有功功率和机组启停计划，使用教与学优化算法求解各时段下静态最优潮流模型，得到控制变量的参数,具体过程如下：

步骤5.1：将各时段下静态最优潮流模型中的各控制变量设置成学生各科目成绩，公式如下：

其中，Q_g1,Q_g2...Q_gn为发电机无功功率出力，n为发电机数量，M₁,M₂...M_d为各换流站的调制度，d为换流站数量，P_s1,P_s2...P_sd为流经各换流站的有功功率，Q_s1,Q_s2...Q_sd为流经各换流站的无功功率，U_d1,U_d2...U_dd为各换流站的直流电压，U_a1,U_a2...U_an为各交流节点的电压，ω₁,ω₂...ω_d,λ₁,λ₂...λ_d,σ₁,σ₂...σ_d为各换流站的控制参数；

步骤5.2：班级C由学生X_i(i＝1,2....S)组成，S为学生总数，学生X_i的各科目成绩与各时段下静态最优潮流模型中的各控制变量的对应关系为：

其中，H为每个学生的课程总数，H＝2n+7d；

步骤5.3：初始化学生成绩：

其中，i＝1,2.....S，k＝1,2.....H，rand为0～1的随机数，

为控制变量的上下限；

步骤5.4：根据学生成绩的初始值，对交直流混联电网进行潮流计算，计算每个学生的目标函数f(X_i)，比较各目标函数的大小并选出成绩最优即目标函数值最小的学生X_best担任老师X_teacher；

步骤5.5：“教”阶段：

其中，

为学生平均成绩，

为学生i与老师之间的第k门课程成绩之差，X_teacher,k为担任老师的第k门课程成绩，t_f为学习因子，取整数1或2，

为学生i经过教学后的第k门课成绩；

步骤5.6：比较学生在“教”前后的适应度函数值，若

，则更新学生的各门课程成绩，否则保持原始学生成绩；

步骤5.7：“学”阶段：

从全部学生中随机抽取一名学生作为学习对象X_rand，其余学生分别与学习对象进行比较，如果学习对象的优化目标函数值优于自己，则向其学习，公式描述为：

其中，X_i为学生学习前的成绩，

为学生学习后的成绩；

步骤5.8：比较学生在“学”前后的优化目标函数值，若

则更新学生的各门课程成绩，否则保持原始学生成绩；

步骤5.9：用

和

对优化参数U_di,t、P_si,t、Q_si,t进行校验，满足各自容量约束则结束优化，否则执行步骤5.4至步骤5.8进行迭代；

步骤5.10：输出使目标函数值最小的最优学生成绩，从而得到各时段下静态最优潮流模型中的发电机无功功率出力、各换流站的调制度、流经各换流站的有功功率和无功功率、各换流站的直流电压和各换流站的控制参数；

步骤6：结合步骤3与步骤5的结果，得到最终交直流混联电网多目标动态调度方案。

2.根据权利要求1所述的一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法，其特征在于所述步骤2的过程如下：

步骤2.1：以发电成本和环境成本最小，添加决策者偏好系数，将环境成本和发电成本两目标处理为单目标，建立目标函数如下：

f_i(P_i,t)＝a_i(P_i,t)²+b_iP_i,t+c_i

w_i(P_i,t)＝d_i(P_i,t)²+g_iP_i,t+k_i

其中，α_i、β_i为考虑决策者的偏好加权系数，且满足α_i+β_i＝1，N_G为机组数，T为时段数，u_i,t为机组i在时段t运行状态的变量，u_i,t＝1表示运行，u_i,t＝0表示停机，P_i,t为机组i在t时段的有功出力，

为机组的启动成本，f_i(P_i,t)为机组i的煤耗成本函数，wi(P_i,t)为机组i的污染气体排放量函数，a_i、b_i、c_i为机组i的运行成本特性参数，d_i、g_i、k_i为机组i的污染物气体排放系数；

步骤2.2：处理后的单目标函数系数为广义成本系数，对目标函数进行整理，得到广义成本系数如下：

其中，A_i＝α_ia_i+β_id_i，B_i＝α_ib_i+β_ig_i，C_i＝α_ic_i+β_ik_i，A_i、B_i、C_i为广义成本系数，决策者可以根据需要调整加权系数进而调整相应广义成本系数；

步骤2.3：以火电机组的系统负荷功率平衡约束、机组出力约束、爬坡速率约束、启停时间约束作为模型约束条件。

3.根据权利要求1所述的一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法，其特征在于所述步骤4的过程如下：

步骤4.1：以所有节点的电压偏差之和最小为目标建立目标函数如下：

N_ac、N_dc为交流节点个数和直流节点个数，U_aci、U_dci为交流节点和直流节点实测电压值，U_ref,aci、U_ref,dci为交流节点和直流节点参考电压，由调度系统提前给定；

步骤4.2：考虑交直流混联电网的静态稳定性问题，根据直流换流站等效模型，建立潮流约束；

与直流换流站非直连的节点等式约束如下：

与直流换流站直连的节点等式约束如下：

其中，t∈T，μ_i,t、P_gi,t由第一阶段求解得到的t时段的固定值，P_Li,t、Q_Li,t为负荷的有功功率和无功功率，Q_gi,t为发电机发出的无功功率，U_i,t为交流节点i的电压幅值，U_j,t为与节点i直接相连的j节点的交流电压幅值，P_si,t、Q_si,t为流经直流换流器的有功功率和无功功率，θ_ij,t、G_ij、B_ij为节点i、j间相角差和电导、电纳，M_i,t为换流站的调制系数，U_si,t为与换流站相连交流侧电压，U_di,t为换流站直流侧电压，δ_i,t为换流变压器两侧电压相角差，α_i,t为换流变压器阻抗角，Y_i为换流站变压器导纳，G_dij为直流输电网的电导，△P_i,t、△Q_i,t为交流系统有功和无功功率不平衡量，

为与换流站相连的交流系统有功和无功功率不平衡量，△d_i1,t、△d_i2,t为输入到直流电网的有功和无功功率不平衡量，△d_i3,t为直流电网的有功功率不平衡量；

步骤4.3：在进行约束处理时，将步骤4.2中的7个式子处理为等式约束，如下：

步骤4.4：建立交直流混联电网的其他约束条件，如下

Ⅰ、无功功率约束条件：

Q_min≤Q_gi,t≤Q_max

其中，Q_max、Q_min为发电机组无功功率的上下限值；

Ⅱ、换流站调制度约束：

M_min≤M_i,t≤M_max

其中，M_max、M_min为调制度上下限值；

Ⅲ、流经换流站的功率约束：

P_smin≤P_si,t≤P_smax

Q_smin≤Q_si,t≤Q_smax

S_min≤S_si,t≤S_max

其中，P_smax、P_smin为流经换流站有功功率上下限值，Q_smax、Q_smin为流经换流站无功功率上下限值，S_si,t为每时刻流经换流站的视在功率，S_max、S_min为换流站容量的上下限值；

Ⅳ、换流站直流电压约束：

U_dmin≤U_di,t≤U_dmax

其中，U_dmax、U_dmin换流站直流电压上下限值；

Ⅴ、直流输电线路容量约束：

0<P_di,t≤T_max

其中，P_di,t为流经直流输电线路的功率，T_max为直流输电线路所能承受的最大容量；

步骤4.5：由于各换流站的控制方式会引起有功功率和无功功率的重新分布，因此需根据优化值更新各换流站在每时段的控制方式，换流站控制方式采取广义下垂控制方式，公式如下：

ω_i,tP_si,t+λ_i,tU_di,t+σ_i,t＝0 i∈N_dc

其中，ω_i,t、λ_i,t、σ_i,t为各换流站广义下垂控制参数，ω_i,t、λ_i,t取值为1或2的整数值。

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