CN113408777B - 一种基于cls-pso算法的多目标电、气、热供暖协调方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于CLS‑PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法，本方法包括以下步骤：步骤1：针对家庭多目标电、气、热供暖方法建立多能源供热模型；步骤2：优化供热模型，将协调方法归纳为基于价格最低以及排放最小的优化问题，并建立相关约束条件；步骤3：针对归纳的相关模型，基于CLS‑PSO算法进行最小解优化，得到最低价格方案以及排放最小方案。本发明基于家庭多目标供暖方法，以用户为中心，提供了最佳供暖方案，使单家庭在取暖过程中可以达到花费最低或排放最小。通过本发明的实施，能够提高用户的供暖选择性，更加灵活、减排以及节省支出。

Description

一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法
技术领域
本发明涉及热电联产技术领域中的多目标电、气、热供暖协调方法，特别涉及一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法。
背景技术
集中烧煤供暖存在污染多、质量差的问题，因此清洁供暖迫在眉睫。清洁供暖应遵循“宜气则气、宜电则电”的原则，提供多个目标灵活选择，因地制宜。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法。提出了利用三种供暖方式结合使用，分布式发展，将原有的供暖系统拆分成三个系统协调优化问题，一方面可以节省用户缴纳的取暖费用，另一方面可以减少供暖所带来的污染排放。因此，本发明的研究目标为：准确找到三种供暖方式合理协调调度方案，并且得到一个最小的供暖费用以及最小的供暖污染排放。
本发明采取的技术方案是：
一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法，包括以下步骤：
步骤1：针对家庭多目标电、气、热供暖方法建立多能源供热模型；
步骤1.1：将电、气、热的输入及排放量用电表示，为P1及P2；
步骤1.2：收集相关温度变量T，相关单位功率价格变量A，相关排放变量B；
步骤1.3：建立多目标电、气、热供暖方法最低价格模型；
A总＝A电P电1t电+A气P气1t气+A热P热1t热
式中：A总为24小时供暖所需价格总和；A电、A气、A热分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖等实时单位功率的价格；P电1、P气1、P热1分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖等不同时段输入；t电、t气、t热为一天内供电、气、热时刻；
步骤1.4：建立多目标电、气、热供暖方法最小排放模型：
B总＝B电P电2t电+B气P气2t气+B热P热2t热
式中：B总为24小时供暖所需价格总和；B电、B气、B热分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖等实时单位功率排放率；P电2、P气2、P热2分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖等不同时段排放；t电、t气、t热为一天内供电、气、热时刻。
步骤2：优化供热模型，将协调方法归纳为基于价格最低以及排放最小的优化问题，并建立相关约束条件；
步骤2.1：建立多目标优化约束条件；
热量交换约束：
Q热＝cG水ΔT1__
式中：Q热为供暖所需热量；G水为水的质流量；ΔT1为供热器供水温与回水温度的温度差；
散热量约束：
式中：Q热为供暖所需热量；G水为水的质流量；ΔT1为供热器供水温与回水温度的温度差；
热动态特性约束：
式中：c热为建筑的比热容；表示热量增加，建筑储热；/>表示热量减少，建筑散热；Q散为散热器的散热功率；Q耗为建筑总耗热量。
建筑恒温约束：
Tmin＜T室＜Tmax
式中：Tmin及Tmax分别为建筑的最高及最低温度；
电出力约束：
Pd,min＜Pd＜Pd,max
式中：Pd,min及Pd,max为电力出力的最大值及最小值；
步骤2.2：优化多目标电、气、热供暖方法最低价格模型；
式中：A1、A2、A3分别为24小时内每个时段的电供暖、气供暖、供暖公司供暖等实时单位功率的价格；P1(t)、P2(t)、P3(t)分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖不同时段的出力；
式中：B1、B2、B3分别为24小时内每个时段的电供暖、气供暖、供暖公司供暖等实时单位功率排放量；
步骤2.3：优化多目标电、气、热供暖方法最小排放模型。
步骤3：针对归纳的相关模型，基于CLS-PSO算法进行最小解优化，得到最低价格方案以及排放最小方案。
步骤3.1：随机初始化种群中各种微粒的位置和速度；
步骤3.2：对每个微粒的适应度进行评价，并将其储存在各个微粒的pbest中，寻找pbest中的最佳适应值个体，将其位置和适应值储存在gbest中；
步骤3.3：更新粒子的速度和位置，分别求出各个微粒目标函数的解，然后选择其中最好的20％的微粒保留；
步骤3.4：使种群中的最优微粒进行混沌局部搜索，更新pbest及gbest；
步骤3.5：如果满足预定的条件则算法停止,停止搜索，输出结果，不满足则转到步骤3.6；
步骤3.6：按照相关变量集范围收缩搜索区域；
xmin,j＝max{xmin,j,xg,j-r*(xmax,j-xmin,j)}，0＜r＜1
xmax,j＝min{xmax,j,xg,j-r*(xmax,j-xmin,j)}，0＜r＜1
式中：xg,j表示当前pbest的第j维变量的值；
步骤3.7：随机产生种群中剩余的80％至收缩后的空间，然后转到步骤3.2；
步骤3.8：达到最大迭代次数则停止。
附图说明
图1为本发明一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法流程框图。
图2为本发明一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法迭代曲线图。
图3为本发明一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法价格协调图。
图4为本发明一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法排放协调图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术方法，以下结合附图及实施例，对依据本发明提出的基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法进行详细说明。
在本实施例中提供了一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法，如图1所示，多目标电、气、暖的协调方法包括以下步骤：
步骤1：针对家庭多目标电、气、热供暖方法建立多能源供热模型；
步骤1.1：收集相关温度变量T，相关单位功率价格变量A，相关排放变量B；
步骤1.2：计算达到室内最佳温度所需出力，并将电、气、热的输入及排放量用电表示，为P1、P2及P3；
步骤1.3：建立多目标电、气、热供暖方法最低价格模型；
步骤1.4：建立多目标电、气、热供暖方法最小排放模型。
步骤2：优化供热模型，将协调方法归纳为基于价格最低以及排放最小的优化问题，并建立相关约束条件；
步骤2.1：建立多目标优化约束条件；
步骤2.2：优化多目标电、气、热供暖方法最低价格模型；
步骤2.3：优化多目标电、气、热供暖方法最小排放模型。
步骤3：针对归纳的相关模型，基于CLS-PSO算法进行最小解优化，得到最低价格方案以及排放最小方案。
步骤3.1：随机初始化种群中各种微粒的位置和速度；
步骤3.2：对每个微粒的适应度进行评价，并将其储存在各个微粒的pbest中，寻找pbest中的最佳适应值个体，将其位置和适应值储存在gbest中；
步骤3.3：更新粒子的速度和位置，分别求出各个微粒目标函数的解，然后选择其中最好的20％的微粒保留；
步骤3.4：使种群中的最优微粒进行混沌局部搜索，更新pbest及gbest；
步骤3.5：如果满足预定的条件则算法停止，停止搜索，输出结果，不满足则转到步骤3.6；
步骤3.6：按照相关变量集范围收缩搜索区域；
步骤3.7：随机产生种群中剩余的80％至收缩后的空间，然后转到步骤3.2；实施例
为验证本发明所提出的一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法的有效性和可应用性，将该方法带入算例，进行分析。其中，选取某地24小时相关气温、阶梯电价、阶梯燃气价格、排放量等数据进行相关计算。
将相关变量带入价格模型：以及排放量模型：用CLS-PSO算法进行优化，迭代曲线如图2所示，价格协调及排放协调如图3、图4所示。

Claims (1)

1.一种基于CLS-PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：针对家庭多目标电、气、热供暖方法建立多能源供热模型；
步骤1.1：将电、气、热的输入及排放量用电表示，为P1及P2；
步骤1.2：收集相关温度变量T，相关单位功率价格变量A，相关排放变量B；
步骤1.3：建立多目标电、气、热供暖方法最低价格模型；
A总＝A电P电1t电+A气P气1t气+A热P热1t热
式中：A总为24小时供暖所需价格总和；A电、A气、A热分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖实时单位功率的价格；P电1、P气1、P热1分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖不同时段输入；t电、t气、t热为一天内供电、气、热时刻；
步骤1.4：建立多目标电、气、热供暖方法最小排放模型：
B总＝B电P电2t电+B气P气2t气+B热P热2t热
式中：B总为24小时供暖所需价格总和；B电、B气、B热分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖实时单位功率排放率；P电2、P气2、P热2分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖不同时段排放；t电、t气、t热为一天内供电、气、热时刻；
步骤2：优化供热模型，将协调方法归纳为基于价格最低以及排放最小的优化问题，并建立相关约束条件；
步骤2.1：建立多目标优化约束条件；
热量交换约束：
Q热＝cG水ΔT1
式中：Q热为供暖所需热量；G水为水的质流量；ΔT1为供热器供水温与回水温度的温度差；
散热量约束：
式中：Q散为室内散热量；K为散热系数；F为散热面积；ΔT2为供热器供水温与回水温度之和；T温为当前室内温度；
热动态特性约束：
式中：c热为建筑的比热容；表示热量增加，建筑储热；/>表示热量减少，建筑散热；Q散为散热器的散热功率；Q耗为建筑总耗热量；
建筑恒温约束：
Tmin＜T室＜Tmax
式中：Tmin及Tmax分别为建筑的最高及最低温度；
电出力约束：
Pd,min＜Pd＜Pd,max
式中：Pd,min及Pd,max为电为电力出力的最大值及最小值；
步骤2.2：优化多目标电、气、热供暖方法最低价格模型；
式中：A1、A2、A3分别为24小时内每个时段的电供暖、气供暖、供暖公司供暖实时单位功率的价格；P1(t)、P2(t)、P3(t)分别为电供暖、气供暖、供暖公司供暖不同时段的出力；
式中：B1、B2、B3分别为24小时内每个时段的电供暖、气供暖、供暖公司供暖实时单位功率排放量；
步骤2.3：优化多目标电、气、热供暖方法最小排放模型；
步骤3：针对归纳的相关模型，基于CLS-PSO算法进行最小解优化，得到最低价格方案以及排放最小方案；
步骤3.1：随机初始化种群中各种微粒的位置和速度；
步骤3.2：对每个微粒的适应度进行评价，并将其储存在各个微粒的pbest中，寻找pbest中的最佳适应值个体，将其位置和适应值储存在gbest中；
步骤3.3：更新粒子的速度和位置，分别求出各个微粒目标函数的解，然后选择其中最好的20％的微粒保留；
步骤3.4：使种群中的最优微粒进行混沌局部搜索，更新pbest及gbest；
步骤3.5：如果满足预定的条件则算法停止,停止搜索，输出结果，不满足则转到步骤3.6；
步骤3.6：按照相关变量集范围收缩搜索区域；
xmin,j＝max{xmin,j,xg,j-r*(xmax,j-xmin,j)}，0＜r＜1
xmax,j＝min{xmax,j,xg,j-r*(xmax,j-xmin,j)}，0＜r＜1
式中：xg,j表示当前pbest的第j维变量的值；
步骤3.7：随机产生种群中剩余的80％至收缩后的空间，然后转到步骤3.2；
步骤3.8：达到最大迭代次数则停止。
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节能环保结合市场机制的水火发电协调优化;喻洁;陈谦;夏安邦;;水力发电学报(第02期);全文 *

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