CN112751369A - 海上配电网优化调度方法及终端设备 - Google Patents

海上配电网优化调度方法及终端设备 Download PDF

Info

Publication number
CN112751369A
CN112751369A CN202011616397.9A CN202011616397A CN112751369A CN 112751369 A CN112751369 A CN 112751369A CN 202011616397 A CN202011616397 A CN 202011616397A CN 112751369 A CN112751369 A CN 112751369A
Authority
CN
China
Prior art keywords
distribution network
power distribution
generating set
time
ith
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011616397.9A
Other languages
English (en)
Inventor
宋文乐
赵玮
韩学
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Cangzhou Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Cangzhou Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Hebei Electric Power Co Ltd, Cangzhou Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202011616397.9A priority Critical patent/CN112751369A/zh
Publication of CN112751369A publication Critical patent/CN112751369A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明适用于配电网技术领域，公开了一种海上配电网优化调度方法及终端设备，上述海上配电网优化调度方法包括：建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。本发明可以提高配电网优化调度方案的准确性，进而保证配电网的稳定性和可靠性。

Description

海上配电网优化调度方法及终端设备
技术领域
本发明属于配电网技术领域，尤其涉及一种海上配电网优化调度方法及终端设备。
背景技术
海上平台包含系统众多，比如：船舶系统的燃油系统、冷却淡水系统、冷却海水系统、机械通风系统、空调暖通系统、甲板钻井系统、甲板机械系统、桩腿马达升降系统、甲板吊机系统、消防系统、厨房餐厅设施系统、娱乐系统等等。每个系统下有多种用电设备，这导致一个钻井平台上负载种类繁多，一段时间内的用电负荷也会不断波动。多个海上平台组成的负载电力网络，对于电网可视为一个负载。由平台组成的负载通过电力电缆相互连接，并通过多条低频输电线路接入电网，调控各个油气田的生产计划和平台的负荷可以达到海上平台负荷互补，维持渤海海域海上平台负荷水平的整体稳定。
目前，配电网优化调度方法通常采用随机模型进行优化调度，但是这种方法得到的优化调度结果不准确。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种海上配电网优化调度方法及终端设备，以解决现有技术优化调度结果不准确的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种海上配电网优化调度方法，包括：
建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；
基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
本发明实施例的第二方面提供了一种海上配电网优化调度装置，包括：
模型建立模块，用于建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；
求解模块，用于基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面所述海上配电网优化调度方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如第一方面所述海上配电网优化调度方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例通过建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案，可以提高配电网优化调度方案的准确性，进而保证配电网的稳定性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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他的附图。
图1是本发明一实施例提供的海上配电网优化调度方法的实现流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的海上配电网优化调度装置的示意框图；
图3是本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1是本发明一实施例提供的海上配电网优化调度方法的实现流程示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。本发明实施例的执行主体可以是终端设备。
参见图1，该方法可以包括以下步骤：
S101：建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件。
在本发明实施例中，海上配电网优化调度是一种具有多个约束条件的目标优化问题，通过建立海上配电网优化调度模型，来得到海上配电网优化调度方案。
其中，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件。
在本发明的一个实施例中，上述目标函数为：
Figure BDA0002872221710000031
其中，Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；fi(Pi，t)为第i台发电机组的发电量；Si，t为第i台发电机组在t时刻的能耗；Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；N为发电机组的集合；T为时刻的集合。
发电机组的工作状态可以包括启动状态和停机状态。当第i台发电机组在t时刻的工作状态为启动状态，则Ii，t的取值可以为1；当第i台发电机组在t时刻的工作状态为停机状态，则Ii，t的取值可以为0。可选地，两者的取值也可以根据实际需求调换。
可选地，本发明实施例中所说的功率均为有功功率。
可选地，目标函数求解的最小值可以为机组数量，具体为发电机组启动状态的机组数量。
在本发明的一个实施例中，上述约束条件包括发电机组序列约束、发电机组常规约束和功率平衡约束。
机组序列是配电网优化调度的核心，因此，约束条件包括发电机组序列约束。另外，约束条件还包括发电机组常规约束和功率平衡约束。
在本发明的一个实施例中，上述发电机组序列约束为：
Figure BDA0002872221710000041
其中，Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；Ij，t为第j台发电机组在t时刻的工作状态；n为发电机组的数量。
在本发明的一个实施例中，上述发电机组常规约束包括：
Ii，tPi，t，min≤Pi，t≤Ii，tPi，t，max
(Xi，t，on-Ti，on)(Ii，t-1-Ii，t)≥0
(Xi，t，off-Ti，off)(Ii，t-Ii，t-1)≥0
-rdown，iΔT≤Pi，t-Pi，t-1≤rup，iΔT
其中，Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；Pi，t，min为第i台发电机组在t时刻发出功率的最小值；Pi，t，max为第i台发电机组在t时刻发出功率的最大值；Xi，t，on为第i台发电机组在t时刻的前续工作时间；Xi，t，off为第i台发电机组在t时刻的前续停机时间；Ti，on为第i台发电机组连续工作的最小时间；Ti，off为第i台发电机组连续停机的最小时间；ΔT为调度时间间隔；rdown，i为第i台发电机组的降负荷速率；rup，i为第i台发电机组的升负荷速率。
在本发明的一个实施例中，上述功率平衡约束为：
Figure BDA0002872221710000051
其中，Pk，t为第k台已启动的发电机组在t时刻的功率；P+j，t为第j台未启动的发电机组在t时刻之前的功率；P-j，t为第j台未启动的发电机组在t时刻之后的功率；Dt为t时刻的功率总和；K为t时刻已启动的发电机组的数量；J为t时刻未启动的发电机组的数量。
其中，已启动的发电机组为工作状态为启动状态的发电机组，未启动的发电机组为工作状态为停机状态的发电机组。
可选地，K+J＝n。
S102：基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
在本发明实施例中，采用粒子群算法对海上配电网优化调度模型进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
具体地，上述S102可以包括以下步骤：
(1)设置粒子群算法的参数，并初始化粒子群；
(2)计算粒子的适应度，并根据适应度值进行排序，确定个体和粒子群最优点Pi和Pg；
(3)估计惯性权值ω，并更新粒子的速度和位置；
(4)计算粒子适应度，并与Pi和Pg进行比较，并选择最优者作为当前Pi和Pg；
(5)判断是否满足预设终止条件，若满足，得到海上配电网优化调度方案，否则，返回步骤(3)继续执行。
其中，粒子i的位置、速度和历史最好点分别为：xi＝(xi1，xi2…xiD)，vi＝(vi1，vi2…viD)，Pi＝(Pi1，Pi2…PiD)，粒子群的最优位置为Pg＝(Pg1，Pg2…PgD)，速度和位置的变化方式分别为：
Figure BDA0002872221710000052
Figure BDA0002872221710000053
式中，ω表示惯性权值；c1和c2表示学习因子；r1和r2为[0，1]的伪随机数。
使用粒子群算法优化220V配电网后的仿真结果如表1所示。
表1不同方案仿真结果对比
Figure BDA0002872221710000061
由表1可以看出，使用粒子群算法优化过的配电网模型功率因数更高，电压更接近标准值。
本发明实施例通过建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案，可以提高配电网优化调度方案的准确性，进而保证配电网的稳定性和可靠性。
海上平台陆基供电系统具有输电与配电能力，使用粒子群算法可以缩短配电系统响应时间，增加输电系统稳定性和配电可靠性，同时减少输电系统上的电能损耗。配电网实际运行过程中，用户负载是变化的，将粒子群算法应用于动态潮流问题，适合于配海上平台电网的实际情况及发展趋势。
可选地，在海上配电网优化调度问题中，电压偏差是由于供电系统负荷发生改变，导致实际运行电压偏离系统的标称电压。无功不足及补偿过量、传输距离过长等电力系统问题都能导致偏差，其中，最重要的原因是无功功率的缺乏。
频率偏差是实际电网频率偏离额定频率的数值大小。主要由系统有功功率不平衡产生，若超过标准将会将会降低发电机组效率，增大感应式电能表计量误差。
不平衡是系统运行的常态，原因可归纳为两方面：一是从设计到完成元件自带误差使得器件不对称；二是系统中单相负荷大量存在引起的三相负荷不对称。计算方式主要有三相电量法和对称分量法。
闪变是由光亮度变化引起人眼的不稳定性。[亮度]＝K×[电压]2，K为常数。即使电压变动很小亮度变化也很大，其闪变严重程度与电压波动系数、驱动电路类型相关。电压波动即电压有效值的一系列波动或连续变化。
谐波问题随交流输电就一直存在，根本原因是由电网内大量非线性负荷所导致。
开始时输入包括设备参数、电压限值、负荷场景概率表等原始数据。根据待补偿负荷、线路的数据和补偿上限约束，初始化一群粒子(群体规模为m)，包括各粒子的位置和速度。代入粒子即节点的初始化数据同时结合未补偿的负荷仿真数据，考虑在电压波动和谐振情况下，将串并联谐振与无功功率的关系作为约束条件，将电压质量改善率、无功补偿达标、谐波总畸变率达标作为目标函数计算得出每个粒子的适应值，设置各初始粒子个体最优解和全局最优解。更新粒子的位置和速度，即将每个粒子的适应值与其经历过的最好位置比较，如较好，则作为当前的最好位置；将每个粒子的适应值与全局经历的最好位置比较，如较好，则取代原值。是否满足最大迭代次数或是否在很长一段迭代中得到的最优解相等作为算法的迭代终止条件，若满足终止条件，则可以终止算法，解码输出当前群体中的最优个体，即为此问题的最优解；若不满足终止条件，则返回更新粒子的位置和速度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上述海上配电网优化调度方法，本发明一实施例还提供了一种海上配电网优化调度装置，具有与上述海上配电网优化调度方法同样的有益效果。图2是本发明一实施例提供的海上配电网优化调度装置的示意框图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。
在本发明实施例中，海上配电网优化调度装置30可以包括模型建立模块301和求解模块302。
其中，模型建立模块301，用于建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；
求解模块302，用于基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
在本发明的一个实施例中，目标函数为：
Figure BDA0002872221710000081
其中，Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；fi(Pi，t)为第i台发电机组的发电量；Si，t为第i台发电机组在t时刻的能耗；Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；N为发电机组的集合；T为时刻的集合。
在本发明的一个实施例中，约束条件包括发电机组序列约束、发电机组常规约束和功率平衡约束。
在本发明的一个实施例中，发电机组序列约束为：
Figure BDA0002872221710000082
其中，Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；Ij，t为第j台发电机组在t时刻的工作状态；n为发电机组的数量。
在本发明的一个实施例中，发电机组常规约束包括：
Ii，tPi，t，min≤Pi，t≤Ii，tPi，t，max
(Xi，t，on-Ti，on)(Ii，t-1-Ii，t)≥0
(Xi，t，off-Ti，off)(Ii，t-Ii，t-1)≥0
-rdown，iΔT≤Pi，t-Pi，t-1≤rup，iΔT
其中，Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；Pi，t，min为第i台发电机组在t时刻发出功率的最小值；Pi，t，max为第i台发电机组在t时刻发出功率的最大值；Xi，t，on为第i台发电机组在t时刻的前续工作时间；Xi，t，off为第i台发电机组在t时刻的前续停机时间；Ti，on为第i台发电机组连续工作的最小时间；Ti，off为第i台发电机组连续停机的最小时间；ΔT为调度时间间隔；rdown，i为第i台发电机组的降负荷速率；rup，i为第i台发电机组的升负荷速率。
在本发明的一个实施例中，功率平衡约束为：
Figure BDA0002872221710000091
其中，Pk，t为第k台已启动的发电机组在t时刻的功率；P+j，t为第j台未启动的发电机组在t时刻之前的功率；P-jt为第j台未启动的发电机组在t时刻之后的功率；Dt为t时刻的功率总和；K为t时刻已启动的发电机组的数量；J为t时刻未启动的发电机组的数量。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述海上配电网优化调度装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图3是本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。如图3所示，该实施例的终端设备40包括：一个或多个处理器401、存储器402以及存储在所述存储器402中并可在所述处理器401上运行的计算机程序403。所述处理器401执行所述计算机程序403时实现上述各个海上配电网优化调度方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S102。或者，所述处理器401执行所述计算机程序403时实现上述海上配电网优化调度装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块301至302的功能。
示例性地，所述计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器402中，并由所述处理器401执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序403在所述终端设备40中的执行过程。例如，所述计算机程序403可以被分割成模型建立模块和求解模块，各模块具体功能如下：
模型建立模块，用于建立海上配电网优化调度模型，海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；
求解模块，用于基于约束条件，采用粒子群算法对目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
其它模块或者单元可参照图2所示的实施例中的描述，在此不再赘述。
所述终端设备40可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备40包括但不仅限于处理器401、存储器402。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备40的一个示例，并不构成对终端设备40的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备40还可以包括输入设备、输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器402可以是所述终端设备40的内部存储单元，例如终端设备40的硬盘或内存。所述存储器402也可以是所述终端设备40的外部存储设备，例如所述终端设备40上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器402还可以既包括终端设备40的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器402用于存储所述计算机程序403以及所述终端设备40所需的其他程序和数据。所述存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的海上配电网优化调度装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的海上配电网优化调度装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，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，在本申请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。
所述集成的模块/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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种海上配电网优化调度方法，其特征在于，包括：
建立海上配电网优化调度模型，所述海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；
基于所述约束条件，采用粒子群算法对所述目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
2.根据权利要求1所述的海上配电网优化调度方法，其特征在于，所述目标函数为：
Figure FDA0002872221700000011
其中，Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；fi(Pi，t)为第i台发电机组的发电量；Si，t为第i台发电机组在t时刻的能耗；Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；N为发电机组的集合；T为时刻的集合。
3.根据权利要求1或2所述的海上配电网优化调度方法，其特征在于，所述约束条件包括发电机组序列约束、发电机组常规约束和功率平衡约束。
4.根据权利要求3所述的海上配电网优化调度方法，其特征在于，所述发电机组序列约束为：
Figure FDA0002872221700000012
其中，Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；Ij，t为第j台发电机组在t时刻的工作状态；n为发电机组的数量。
5.根据权利要求3所述的海上配电网优化调度方法，其特征在于，所述发电机组常规约束包括：
Ii，tPi，t，min≤Pi，t≤Ii，tPi，t，max
(Xi，t，on-Ti，on)(Ii，t-1-Ii，t)≥0
(Xi，t，off-Ti，off)(Ii，t-Ii，t-1)≥0
-rdown，iΔT≤Pi，t-Pi，t-1≤rup，iΔT
其中，Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；Pi，t，min为第i台发电机组在t时刻发出功率的最小值；Pi，t，max为第i台发电机组在t时刻发出功率的最大值；Xi，t，on为第i台发电机组在t时刻的前续工作时间；Xi，t，off为第i台发电机组在t时刻的前续停机时间；Ti，on为第i台发电机组连续工作的最小时间；Ti，off为第i台发电机组连续停机的最小时间；ΔT为调度时间间隔；rdown，i为第i台发电机组的降负荷速率；rup，i为第i台发电机组的升负荷速率。
6.根据权利要求3所述的海上配电网优化调度方法，其特征在于，所述功率平衡约束为：
Figure FDA0002872221700000021
其中，Pk，t为第k台已启动的发电机组在t时刻的功率；P+j，t为第j台未启动的发电机组在t时刻之前的功率；P-j，t为第j台未启动的发电机组在t时刻之后的功率；Dt为t时刻的功率总和；K为t时刻已启动的发电机组的数量；J为t时刻未启动的发电机组的数量。
7.一种海上配电网优化调度装置，其特征在于，包括：
模型建立模块，用于建立海上配电网优化调度模型，所述海上配电网优化调度模型包括目标函数和约束条件；
求解模块，用于基于所述约束条件，采用粒子群算法对所述目标函数进行求解，得到海上配电网优化调度方案。
8.根据权利要求7所述的海上配电网优化调度装置，其特征在于，所述目标函数为：
Figure FDA0002872221700000022
其中，Pi，t为第i台发电机组在t时刻的功率；fi(Pi，t)为第i台发电机组的发电量；Si，t为第i台发电机组在t时刻的能耗；Ii，t为第i台发电机组在t时刻的工作状态；N为发电机组的集合；T为时刻的集合。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述海上配电网优化调度方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述海上配电网优化调度方法的步骤。
CN202011616397.9A 2020-12-30 2020-12-30 海上配电网优化调度方法及终端设备 Pending CN112751369A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011616397.9A CN112751369A (zh) 2020-12-30 2020-12-30 海上配电网优化调度方法及终端设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011616397.9A CN112751369A (zh) 2020-12-30 2020-12-30 海上配电网优化调度方法及终端设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112751369A true CN112751369A (zh) 2021-05-04

Family

ID=75650060

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011616397.9A Pending CN112751369A (zh) 2020-12-30 2020-12-30 海上配电网优化调度方法及终端设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112751369A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113902309A (zh) * 2021-10-13 2022-01-07 上海交通大学 绿色港口能源互联系统的优化方法及系统
CN114156891A (zh) * 2021-12-14 2022-03-08 海南电网有限责任公司 一种超高次谐波补偿控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104734200A (zh) * 2015-03-26 2015-06-24 国家电网公司 一种基于虚拟发电的主动配电网优化调度方法
CN110503239A (zh) * 2019-07-19 2019-11-26 国网山东省电力公司青岛供电公司 一种考虑无功辅助服务的配电网优化调度方法及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104734200A (zh) * 2015-03-26 2015-06-24 国家电网公司 一种基于虚拟发电的主动配电网优化调度方法
CN110503239A (zh) * 2019-07-19 2019-11-26 国网山东省电力公司青岛供电公司 一种考虑无功辅助服务的配电网优化调度方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵丽萍等: "基于粒子群优化算法的配电网优化调度模型", 《现代电子技术》 *
邓辉平等: "海岛智能微电网多源协调优化运行研究", 《信息技术》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113902309A (zh) * 2021-10-13 2022-01-07 上海交通大学 绿色港口能源互联系统的优化方法及系统
CN114156891A (zh) * 2021-12-14 2022-03-08 海南电网有限责任公司 一种超高次谐波补偿控制方法
CN114156891B (zh) * 2021-12-14 2024-04-09 海南电网有限责任公司 一种超高次谐波补偿控制方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112751369A (zh) 海上配电网优化调度方法及终端设备
CN113394809B (zh) 基于电网构造型的柔性直流孤岛控制方法、装置及介质
CN110034573B (zh) 含vsc-hvdc的交直流混联系统小干扰稳定性优化方法及装置
Wang et al. Phase balancing in power distribution network with data center
CN116184828A (zh) 自适应汽轮机高调阀特性曲线在线实时优化方法与系统
CN113890039B (zh) 一种多端柔性直流配电网潮流调度优化方法
CN109586278B (zh) 一种交直流混合配电网供电能力评估方法
CN112600405A (zh) 单向pfc电路的控制方法、装置及终端设备
CN110649633B (zh) 一种配电网无功优化方法及系统
CN116404683A (zh) 一种柔直互联系统的能量调控方法、装置、终端和介质
CN115940155A (zh) 一种配电网的电压调节方法、装置、设备及存储介质
CN115392586A (zh) 园区综合能源系统的需求响应价值量化方法及装置
CN115940148A (zh) 最小惯量需求评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN111416377B (zh) 一种提高电网暂态稳定性的柔性直流控制方法及装置
CN111987922B (zh) 控制三相维也纳整流器的输入电流的方法及终端设备
CN112737422B (zh) 一种基于云计算的电机设备调速控制方法
CN112366713B (zh) 交直流混联电网静态电压稳定计算方法、装置及存储介质
CN108288854A (zh) 一种源网荷协调控制方法及系统
Fatule et al. Co-Optimizing Operating Cost and Renewable Energy Curtailment in D-FACTS Allocation
CN114649815B (zh) 基于三相负载不平衡的柔性负荷需求响应方法和装置
CN116742683B (zh) 一种兼具构网功能与直流电压稳定能力的换流阀控制方法
CN111555264B (zh) 基于分布式连续凸逼近非凸优化的电力系统经济调度方法
CN109713677B (zh) 电网最优潮流模型建立方法、装置及电子设备
CN117411009A (zh) 电压控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN115603369A (zh) 一种风电机组低电压穿越期间的无功控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210504