CN112085274B - 一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电力系统优化技术领域，主要涉及一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，包括如下步骤：S1、建立直流融冰、运行方式融冰模型；S2、建立计及融冰过程的覆冰增长模型；S3、建立系统运行方式优化调整模型；S4、建立计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型；S5、获取气象及覆冰系统电气参数信息，采用NSGA‑Ⅱ算法求解本发明提出的计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型，确定系统最优融冰决策及其对应的系统运行方案。本发明方法在直流融冰设备未覆盖全部线路的情况下，实施运行方式融冰手段，可以更好地满足系统融冰需求。
Description
技术领域
本发明属于电力优化技术领域，具体涉及一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法。
背景技术
覆冰是一种较为常见的自然现象，但输电线路大量积冰会导致线路及杆塔垂直荷载加重；同时，覆冰线路也容易在强风吹动下发生舞动。严重覆冰可造成线路断线、金具及绝缘子损坏、杆塔倾斜变形甚至倒塌。
现有的抗冰措施无法完全避免线路覆冰增长。而当线路冰厚增长至一定规模时会对线路安全造成威胁。此时，采取除冰措施是电网应对冰灾的最有效方法。现有较为成熟的各种融冰措施可以为电网调度部门提供多种应对方案。直流融冰是中国国家电网与南方电网最广泛应用的一种融冰手段，但开展直流融冰受限于设备配备情况。
发明内容
本发明的目的是：旨在提供一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，用于运行方式融冰与直流融冰的最优协调融冰计划以及该融冰计划下系统的最优运行方案的制定。
为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：
一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，包括如下步骤：
S1、建立直流融冰、运行方式融冰模型；
S2、建立计及融冰过程的覆冰增长模型；
S3、建立系统运行方式优化调整模型；
S4、建立计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型；
S5、获取气象及覆冰系统电气参数信息，采用NSGA-Ⅱ算法求解本发明提出的计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型，确定系统最优融冰决策及其对应的系统运行方案。
进一步，S1包括以下步骤：
直流融冰模型：
式中，为有条件开展直流融冰的覆冰线路集合；/>为线路/>在t时刻的运行状态，0、1分别表示线路未投入运行和在线运行；/>为覆冰线路/>在t时刻的直流融冰工作状态，0、1分别表示线路正进行和未进行直流融冰工作；ND为融冰设备及操作人员班组上限；
其中，式(1)为开展直流融冰基本条件，只有当覆冰线路装设有直流融冰设备时才能进行融冰，即线路需要配备固定式直流融冰装置或移动式直流融冰装置可达；
式(2)为直流融冰与线路运行互斥约束，进行直流融冰操作时待融冰线路必须退出运行；
式(3)为融冰设备及操作人员数量约束，同时开展直流融冰的线路数不能超过融冰设备数或操作人员班组数；
运行方式融冰计划模型：
式中，为开展运行方式融冰的覆冰线路集合；/>为覆冰线路/>在t时刻的运行方式融冰工作状态，0、1分别表示线路未进行和正在进行运行方式融冰工作；/>为能够在规定时间内完成融冰任务的最小融冰线损；/>为覆冰条件下允许的最大线损；
式(4)为运行方式融冰与线路停运行互斥约束，进行运行方式融冰操作时待融冰线路必须在线运行；
式(5)为开展运行方式融冰线路的融冰线损约束，覆冰线路在非除冰时段要满足热稳定约束，而在开展运行方式融冰阶段线路线损需要控制在最小融冰线损与覆冰条件下最大允许线损之间。
进一步，S1还包括如下步骤：
为满足融冰需求，以调整机组出力、无功调整、可转移负荷参与的需求响应、结构调度作为运行方式调节手段，参与运行方式调整的决策变量包括：
①发电机组有功出力量PGg,t、无功出力量QGg,t
②节点无功调整量LQi,t
③需求响应负荷转移量Ki,t
④线路开断状态变量Jl,t。
进一步，S2包括如下步骤：
假设在覆冰增长过程中覆冰导线始终保持为均匀圆柱体，取足够小的时间步长dt，认为在本时段内气象参数与覆冰导线形状参数保持不变；
S2中计及融冰过程的输电线路雾凇覆冰增长模型为：
其中，dMt、α1,t、α2,t、α3,t、ωt、vt、Di,t、dbt分别为第t个时间步长内覆冰质量增量(g)、碰撞系数(无量纲)、结合系数(无量纲)、冻结系数(无量纲)、液态水质量浓度(g/m3)、风速(m/s)、覆冰导线直径(m)、覆冰厚度增量(m)，tF为线路融冰过程最后一个时间步长。
进一步，S2还包括如下步骤：
假设雾凇覆冰由冻雾引发，因此有：
α1＝A-0.028-C(B-0.0454) (9)
A＝1.066K-0.00616exp(-1.103K-0.688) (10)
B＝3.641K-0.498exp(-1.497K-0.694) (11)
α2＝1 (16)
α3＝h·(π(Ts-Ta)+εleπ(psat,sa-psat,a)/(2p0Ca))/(α1α2ωvlf) (17)+Cw(Ts-Ta)/lf-I2r/(α1α2ωvDilf)
其中，ω为单位体积空气中液态水质量浓度(g/m3)；v为有效风速(m/s)；Di为覆冰导线直径，是导线外径与冰层厚度之和(m)；lf为单位质量的水在凝结过程中释放的热值，取值为334.3kJ/kg；Ts为覆冰导线表面温度(℃)；Ta为大气环境温度(℃)；Cw为水的比热容，其值为4.18kJ/kg·℃；Ca为空气比热容，取值为1.006kJ/kg·℃；ε为水蒸气与干空气分子质量比，取值为0.622；le为水的蒸发潜热，取值为2263.8kJ/kg；p0为静态空气压，取值为101.3kPa；psat,a、psat,sa分别为温度为覆冰导线表面温度Tsa和大气环境温度Ta时的饱和蒸汽压(kPa)；h为对流换热系数(W/m2·℃)；ρa为空气密度，取值为1.29kg/m3；μ为空气动粘性系数，取值为1.32^10-5m2/s，ρw为水的密度，取值为1000kg/m3；dw为液滴中值体积直径(μm)；Re,w为液滴的Reynolds数，
进一步，S3包括如下步骤：
S3建立的系统运行方式优化调整模型为：
①机组出力调整约束，即发电机组有功出力与无功出力的限制约束
式中，PGg,t为发电机组g在时段t的有功出力；QGg为发电机组g在时段t的无功出力；分别为机组g允许有功出力最大值、最小值；/>分别为机组g允许无功出力最大值、最小值；
②无功调整约束
式中，LQi,t为第i个节点在时段t的无功调整量，以向节点注入容性无功为正方向；
LQi,min、LQi,max分别为节点i无功调整能力下限与节点无功调整能力上限；
③需求响应负荷转移约束
式中，Ki,t为负荷调整系数，等于参与需求相应后节点负荷与原负荷之比；分别为比例上限及下限；Pi,t、Qi,t分别为需求响应前节点i在时段t的有功负荷及无功负荷；P'i,t、Q'i,t分别为需求响应后i节点在t时段的有功负荷及无功负荷；
式(21)为可转移负荷量约束，式(22)、式(23)分别为需求响应后节点有功负荷量与无功负荷量；
④节点功率平衡约束
式中，g∈i表示连接在节点母线上的发电机集合；l∈DLij表示与节点i相连的输电线路集合；PLl,t为线路l在时段t的有功潮流大小，以流出节点为正方向；LQi,t为节点i在时段t的无功调整量；QLl,t为线路l在时段t的无功潮流大小，以流出节点为正方向；
式(24)、式(25)分别为节点有功平衡约束与节点无功平衡约束，在任意时刻流入节点的功率与流出节点的功率应相等；
⑤机组爬坡约束
发电机组灵活性有限，其在一定时间内爬坡能力受限；
式中，分别为机组的向下爬坡率与向上爬坡率；
⑥节点电压幅值约束
式中，Vi,t为时段t的i节点电压幅值；Vi max、Vi min分别为允许的节点电压幅值最大值与最小值；
⑦交流潮流公式，即线路有功与无功潮流方程
式中，分别表示支路电导和电纳；/>表示节点的对地支路电纳，交流潮流公式非线性，为建立线性优化模型，对式(28)、(29)中非线性项进行替代，得到线性交流潮流公式：
⑧线路损耗约束
通过优化系统运行方式，提高覆冰线路电流来进行抗冰，过高的线路电流可能导致设备损坏，引起系统故障，在系统运行中需要保证线路电流处在合理范围内：
式中，Pl L,max为支路l线损上限，与/>计算公式如下：
规定线路潮流以流出节点为正方向，对于连接节点i与节点j的支路l，分别为由节点i流出的有功潮流与由节点j流出的有功潮流；
式中，gl、bl分别为线路电导与电纳，为线路容量上限。
进一步，S4包括如下步骤：
S4建立的计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型，其双目标函数为：
①系统运行成本最小目标函数
为实现覆冰线路融冰，电网调度方需要调动大量资源满足融冰条件，会产生较高的运行成本，在保证基本融冰需求的情况下，首先建立融冰调度成本最小的目标函数：
min F1＝CPG+CLP+CPR (35)
式中，CPG为机组出力成本；CLP为削负荷成本；CPR为需求响应成本；
式中，cs为负荷节点单位削负荷量惩罚成本；LPi,t为第i个负荷节点在时段t的削负荷量；
②线路覆冰极值最小目标函数
为更加有力地保障输电线路安全，整个融冰调度周期内各条输电线路的覆冰厚度应尽可能的小，据此建立覆冰线路冰厚极值最小的目标函数：
式中，为所有覆冰线路在运行周期内的覆冰厚度最大值。
进一步，S5包括如下步骤：
S501：输入电气参数与气象参数，生成初始种群，取迭代次数k＝1；
S502：求解种群中每个个体对应的综合成本目标函数值与覆冰极值目标函数值；
S503：对种群进行快速非支配排序与拥挤度计算；
S504：采用精英策略方法对父代种群进行选择，进行交叉、变异操作，生成子代，并计算子代个体对应的目标函数值；
S505：将父代与子代合并形成中间带，对中间代个体进行快速非支配排序与拥挤度计算；
S506：采用精英策略筛选中间代得到新的父代；
S507：判断是否达到规定的最大迭代次数Kmax，若是，停止迭代进入S508；若否，令k＝k+1，进入S504，取NSGA-Ⅱ算法最大迭代次数为200次；
S508：取当前种群中非支配序值最小的集合作为问题的帕累托前沿解集，使用基于隶属度函数的决策方法选择最优解，算法结束；
S509：根据优化结果实施系统最优融冰决策及其对应的系统运行方案。
进一步，S508包括如下步骤：
S508中基于隶属度函数的决策方法为：
式中，Xbest为最优决策；I为帕累托前沿解中解的数目；N为目标函数数目；为第i个解的第n个目标函数的隶属度：
式中，分别为帕累托前沿解中第n个目标函数的最大值、最小值；/>第i个解的第n个目标函数值。
采用上述技术方案的发明，具有如下优点：
本发明方法在直流融冰设备未覆盖全部线路的情况下，实施运行方式融冰手段，可以更好地满足系统融冰需求；
通过融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化，制定运行方式融冰与直流融冰的最优协调融冰计划以及该融冰计划下系统的最优运行方案；
本发明提出的协调优化方法平衡了两个目标函数，能够以较低的运行成本满足系统融冰需求。
附图说明
图1为本发明公开的一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型的NSGA-Ⅱ算法流程图。
图2为IEEE RTS-79测试系统测试系统拓扑结构。
图3为染色体编码示意图；
图4为各融冰调度方案；
图5为线路覆冰厚度变化曲线。
具体实施方式
以下将结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明，需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号，附图中未绘示或描述的实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，实施例中提到的方向用语，例如“上”、“下”、“顶”、“底”、“左”、“右”、“前”、“后”等，仅是参考附图的方向，并非用来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，包括如下步骤：
S1、建立直流融冰、运行方式融冰模型；
S2、建立计及融冰过程的覆冰增长模型；
S3、建立系统运行方式优化调整模型；
S4、建立计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型；
S5、获取气象及覆冰系统电气参数信息，采用NSGA-Ⅱ算法求解本发明提出的计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型，确定系统最优融冰决策及其对应的系统运行方案。
实施例1：IEEE RTS-79系统作为实施例测试系统
如图2所示，设定削负荷惩罚费用1000$/MWh。该实施例设置共有6条线路发生覆冰，如表1所示。其中，4条线路配备直流融冰装置，采用直流融冰方式进行除冰，2条线路未配备直流融冰装置，采用运行方式融冰。直流融冰操作班组数为3组。雾凇覆冰的环境温度为-7℃，大气中液态水质量浓度为0.25g/m3，有效风速分别为3m/s，液滴中值体积直径为50μm。设定输电线路裸导线外径为21.88mm。设置覆冰周期为48h，完整的直流融冰操作通常需要8h，设定运行方式融冰同样需要在8h内完成。调度周期共分为6个时段，各时段内系统负荷数据如表2所示。同时，为保证计算精度，覆冰增长以10min为步长进行计算。考虑到完整的运行方式融冰需要耗费较多时间进行线路开断操作，要求对线路融冰时间小于4h。在上述气象参数下，L36、L37能够在4h内完成20mm冰厚融冰的线损标幺值为0.018p.u.。
表1覆冰线路及初始覆冰厚度
表2系统负荷参数
本发明采用十进制与二进制混合编码构成染色体，每条染色体信息包含线路直流融冰计划、运行方式融冰计划与线路开断计划，如图3所示。其中，Nd条直流融冰线路的融冰计划与No条运行方式融冰的融冰计划采用十进制编码，每个十进制数代表了线路的融冰开展时段。例如图3中染色体第一位的“4”代表了线路L18在第4个时段开展直流融冰，染色体第六位的“3”代表了线路L36在第3个时段开展运行方式融冰。设定线路开断操作仅在运行方式融冰期间进行，且每个时段最多允许两条线路开断。线路结构调度计划采用二进制编码，每L个二进制数构成一个时段的结构调度计划，各二进制数为对应线路开断标志，为0表示该线路在线运行，为1表示该线路开断。
实施例2：
将实施例电气与气象参数带入协同优化模型中，以运行成本最低和线路覆冰极值最小作为优化模型双目标函数。设置最大迭代次数为200代，每代种群规模为300，采用NSGA-Ⅱ算法进行求解。得到实施例帕累托最优解集，该解集中包含三个解，即Case1-Case3，各融冰调度方案如图4所示。
实施例3：
各融冰调度方案对应的目标函数及综合成本如表3、表4所示，线路覆冰厚度变化曲线如图5所示。从表3中可以看出：这3个解属于非支配关系，其中，Case 1冰厚极值最小但综合成本最高，Case 3综合成本最小但冰厚极值最大，而Case 2的综合成本和冰厚极值均介于Case 1与Case 3之间。帕累托解集中最优解决策如表5所示。Case 2平衡了综合成本与覆冰极值，是计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型最优决策。
综上所述，系统运行成本最小与线路覆冰极值最小是一对相互矛盾的目标函数，本发明提出的协调优化方法平衡了两个目标函数，能够以较低的运行成本满足系统融冰需求。
表3不同融冰计划结果对比
表4不同融冰计划综合成本结果对比
表5最优方案决策
本发明提出的协调优化方法平衡了两个目标函数，能够以较低的运行成本满足系统融冰需求。具体实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (3)
1.一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、建立直流融冰、运行方式融冰模型；
S2、建立计及融冰过程的覆冰增长模型；
S3、建立系统运行方式优化调整模型；
S4、建立计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型；
S5、获取气象及覆冰系统电气参数信息，采用NSGA-Ⅱ算法求解提出的计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型，确定系统最优融冰决策及其对应的系统运行方案；
S1包括以下步骤：
直流融冰模型：
式中，为有条件开展直流融冰的覆冰线路集合；/>为线路/>在t时刻的运行状态，0、1分别表示线路未投入运行和在线运行；/>为覆冰线路/>在t时刻的直流融冰工作状态，0、1分别表示线路正进行和未进行直流融冰工作；ND为融冰设备及操作人员班组上限；
其中，式(1)为开展直流融冰基本条件，只有当覆冰线路装设有直流融冰设备时才能进行融冰，即线路需要配备固定式直流融冰装置或移动式直流融冰装置可达；
式(2)为直流融冰与线路运行互斥约束，进行直流融冰操作时待融冰线路必须退出运行；
式(3)为融冰设备及操作人员数量约束，同时开展直流融冰的线路数不能超过融冰设备数或操作人员班组数；
运行方式融冰计划模型：
式中，为开展运行方式融冰的覆冰线路集合；/>为覆冰线路/>在t时刻的运行方式融冰工作状态，0、1分别表示线路未进行和正在进行运行方式融冰工作；/>为能够在规定时间内完成融冰任务的最小融冰线损；/>为覆冰条件下允许的最大线损；
式(4)为运行方式融冰与线路停运行互斥约束，进行运行方式融冰操作时待融冰线路必须在线运行；
式(5)为开展运行方式融冰线路的融冰线损约束，覆冰线路在非除冰时段要满足热稳定约束，而在开展运行方式融冰阶段线路线损需要控制在最小融冰线损与覆冰条件下最大允许线损之间；
S1还包括如下步骤：
为满足融冰需求，以调整机组出力、无功调整、可转移负荷参与的需求响应、结构调度作为运行方式调节手段，参与运行方式调整的决策变量包括：
①发电机组有功出力量PGg,t、无功出力量QGg,t
②节点无功调整量LQi,t
③需求响应负荷转移量Ki,t
④线路开断状态变量Jl,t；
S2包括如下步骤：
设定在覆冰增长过程中覆冰导线始终保持为均匀圆柱体，取足够小的时间步长dt，认为在本时段内气象参数与覆冰导线形状参数保持不变；
S2中计及融冰过程的输电线路雾凇覆冰增长模型为：
其中，dMt、α1,t、α2,t、α3,t、ωt、vt、Di,t、dbt分别为第t个时间步长内覆冰质量增量，单位为g、碰撞系数，无量纲、结合系数，无量纲、冻结系数，无量纲、液态水质量浓度，单位为g/m3、风速，单位为m/s、覆冰导线直径，单位为m、覆冰厚度增量，单位为m，tF为线路融冰过程最后一个时间步长；
S2还包括如下步骤：
假设雾凇覆冰由冻雾引发，因此有：
α1＝A-0.028-C(B-0.0454) (9)
A＝1.066K-0.00616exp(-1.103K-0.688) (10)
B＝3.641K-0.498exp(-1.497K-0.694) (11)
α2＝1 (16)
其中，ω为单位体积空气中液态水质量浓度，单位为g/m3；v为有效风速，单位为m/s；Di为覆冰导线直径，是导线外径与冰层厚度之和，单位为m；lf为单位质量的水在凝结过程中释放的热值，取值为334.3kJ/kg；Ts为覆冰导线表面温度，单位为℃；Ta为大气环境温度，单位为℃；Cw为水的比热容，其值为4.18kJ/kg·℃；Ca为空气比热容，取值为1.006kJ/kg·℃；ε为水蒸气与干空气分子质量比，取值为0.622；le为水的蒸发潜热，取值为2263.8kJ/kg；p0为静态空气压，取值为101.3kPa；psat,sa、psat,a分别为温度为覆冰导线表面温度Ts和大气环境温度Ta时的饱和蒸汽压，单位为kPa；h为对流换热系数，单位为W/m2·℃；ρa为空气密度，取值为1.29kg/m3；μ为空气动粘性系数，取值为1.32^10-5m2/s，ρw为水的密度，取值为1000kg/m3；dw为液滴中值体积直径，单位为μm；Re,w为液滴的Reynolds数，
S3包括如下步骤：
S3建立的系统运行方式优化调整模型为：
①机组出力调整约束，即发电机组有功出力与无功出力的限制约束
式中，PGg,t为发电机组g在时段t的有功出力；QGg为发电机组g在时段t的无功出力；分别为机组g允许有功出力最大值、最小值；/>分别为机组g允许无功出力最大值、最小值；
②无功调整约束
式中，LQi,t为第i个节点在时段t的无功调整量，以向节点注入容性无功为正方向；LQi,min、LQi,max分别为节点i无功调整能力下限与节点无功调整能力上限；
③需求响应负荷转移约束
式中，Ki,t为负荷调整系数，等于参与需求相应后节点负荷与原负荷之比；分别为比例上限及下限；Pi,t、Qi,t分别为需求响应前节点i在时段t的有功负荷及无功负荷；P′i,t、Q′i,t分别为需求响应后节点i在时段t的有功负荷及无功负荷；
式(21)为可转移负荷量约束，式(22)、式(23)分别为需求响应后节点有功负荷量与无功负荷量；
④节点功率平衡约束
式中，g∈i表示连接在节点母线上的发电机集合；l∈DLij表示与节点i相连的输电线路集合；PLl,t为线路l在时段t的有功潮流大小，以流出节点为正方向；LQi,t为节点i在时段t的无功调整量；QLl,t为线路l在时段t的无功潮流大小，以流出节点为正方向；
式(24)、式(25)分别为节点有功平衡约束与节点无功平衡约束，在任意时刻流入节点的功率与流出节点的功率应相等；
⑤机组爬坡约束
发电机组灵活性有限，其在一定时间内爬坡能力受限；
式中，分别为机组的向下爬坡率与向上爬坡率；
⑥节点电压幅值约束
式中，Vi,t为时段t的i节点电压幅值；Vi max、Vi min分别为允许的节点电压幅值最大值与最小值；
⑦交流潮流公式，即线路有功与无功潮流方程
式中，分别表示支路电导和电纳；/>表示节点的对地支路电纳，交流潮流公式非线性，为建立线性优化模型，对式(28)、(29)中非线性项进行替代，得到线性交流潮流公式：
⑧线路损耗约束
通过优化系统运行方式，提高覆冰线路电流来进行抗冰，过高的线路电流可能导致设备损坏，引起系统故障，在系统运行中需要保证线路电流处在合理范围内：
式中，为支路l线损上限，/>与/>计算公式如下：
规定线路潮流以流出节点为正方向，对于连接节点i与节点j的支路l，分别为由节点i流出的有功潮流与由节点j流出的有功潮流；
式中，gl、bl分别为线路电导与电纳，为线路容量上限；
S4包括如下步骤：
S4建立的计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化模型，其双目标函数为：
①系统运行成本最小目标函数
为实现覆冰线路融冰，电网调度方需要调动大量资源满足融冰条件，会产生较高的运行成本，在保证基本融冰需求的情况下，首先建立融冰调度成本最小的目标函数：
minF1＝CPG+CLP+CPR (35)
式中，CPG为机组出力成本；CLP为削负荷成本；CPR为需求响应成本；
式中，cs为负荷节点单位削负荷量惩罚成本；LPi,t为第i个负荷节点在时段t的削负荷量；
②线路覆冰极值最小目标函数
为更加有力地保障输电线路安全，整个融冰调度周期内各条输电线路的覆冰厚度应尽可能的小，据此建立覆冰线路冰厚极值最小的目标函数：
式中，为所有覆冰线路在运行周期内的覆冰厚度最大值。
2.根据权利要求1所述的一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，其特征在于，S5包括如下步骤：
S501：输入电气参数与气象参数，生成初始种群，取迭代次数k＝1；
S502：求解种群中每个个体对应的综合成本目标函数值与覆冰极值目标函数值；
S503：对种群进行快速非支配排序与拥挤度计算；
S504：采用精英策略方法对父代种群进行选择，进行交叉、变异操作，生成子代，并计算子代个体对应的目标函数值；
S505：将父代与子代合并形成中间带，对中间代个体进行快速非支配排序与拥挤度计算；
S506：采用精英策略筛选中间代得到新的父代；
S507：判断是否达到规定的最大迭代次数Kmax，若是，停止迭代进入S508；若否，令k＝k+1，进入S504，取NSGA-Ⅱ算法最大迭代次数为200次；
S508：取当前种群中非支配序值最小的集合作为问题的帕累托前沿解集，使用基于隶属度函数的决策方法选择最优解，算法结束；
S509：根据优化结果实施系统最优融冰决策及其对应的系统运行方案。
3.根据权利要求2所述的一种计及融冰方式与系统调度运行的融冰协调优化方法，其特征在于，S508包括如下步骤：
S508中基于隶属度函数的决策方法为：
式中，Xbest为最优决策；I为帕累托前沿解中解的数目；N为目标函数数目；为第i个解的第n个目标函数的隶属度：
式中，分别为帕累托前沿解中第n个目标函数的最大值、最小值；/>第i个解的第n个目标函数值。
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