CN117272663A - 一种综合能源系统多目标优化评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种综合能源系统多目标优化评估方法，包括以下步骤：S1，构建多目标指标评估模型，建立综合能源系统多目标优化指标模型，将各优化指标按照相关性归类为经济类、环保类、安全类；S2，确定多目标指标评估模型中每一类目标中子指标函数权重；S3，将多目标优化问题转换为单目标优化问题求解。本发明解决了综合能源系统优化指标较多时适应度计算困难、求解速度慢的问题，克服了传统方法过度依赖人工经验的缺陷。

Description

一种综合能源系统多目标优化评估方法

技术领域

本发明涉及能源系统领域，尤其涉及一种综合能源系统多目标优化评估方法。

背景技术

近年来，综合能源系统呈现可再生能源高比例接入、能源消费形式多样、能源深度耦合等众多特性，综合能源系统面临着“经济-环保-安全”3个目标无法同时满足的能源不可能三角问题，这对综合能源系统优化提出挑战，要求优化调度过程中需考虑多种目标函数。然而各种目标函数之间量纲不同，不同目标之间可能存在相互关联或冲突，一般采用线性加权、主目标函数、功效系数等方式将多目标转换为单目标优化问题，或者采用NSGA-Ⅱ、MOEA、IBEA等多目标优化算法求解得到一组折中的Pareto最优解集，但上述两种方法均存在主观判断、求解复杂、易陷入局部最优等问题，研究存在一定的不足。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在问题，本发明提供一种综合能源系统多目标优化评估方法，能有效解决综合能源系统面临的“经济-环保-安全”的能源三角问题，为综合能源系统多目标优化提供有效可行方案。

技术方案：本发明综合能源系统多目标优化评估方法，包括以下步骤：

S1，构建多目标指标评估模型，建立综合能源系统多目标优化指标模型，将各优化指标按照相关性归类为经济类、环保类、安全类；

S2，确定多目标指标评估模型中每一类目标中子指标函数权重；

S3，将多目标优化问题转换为单目标优化问题求解。

进一步，步骤S1中，建立综合能源系统多目标优化指标模型的实现步骤如下：

S11，构建综合能源系统的多目标优化指标模型，所述多目标优化指标包括投资成本、净现值、内部收益率、供电可靠性、入网功率波动、可再生能源渗透率、污染物排放。

S12，将各优化指标按照秩相关进行相关性分析，进一步为各类优化指标的分类提供依据：

式中，ρ_ij为秩相关系数，n为变量数量；d_ij表示两个变量每一对样本的等级之差；

S13，根据各优化指标之间的相关性，将多目标归类经济类f₁、环保类f₂、安全类f₃优化函数：

式中，ω、ξ、ψ分别为经济类目标个数、环保类目标个数、安全类目标个数； 分别为经济类指标权重、环保类指标权重、安全类指标权重；x_e、x_h、x_q分别为经济类优化目标中子指标、环保类优化目标中子指标、安全类优化目标中子指标。

进一步，为确定每一类优化目标中子指标权重，构建评价指标矩阵：

并将不同目标函数的量纲进行归一化处理：

采用熵权法为各个目标函数赋予权重，第i个目标的熵值为：

式中，i∈ω,ξ,ψ；j∈ω,ξ,ψ；

并将综合能源系统多目标优化模型简化为：

式中，g(x)、h(x)分别为等式约束和不等式约束，h(x)、分别为不等式约束的下限和上限。

4、根据权利要求1所述综合能源系统多目标优化评估方法，其特征在于，步骤S3中，将多目标优化问题转换为单目标优化问题求解，具体实现步骤如下：

S31，单独求解三个单目标优化问题，得到最优解对应单一目标最优解集：

S32，对单一目标最优解集进行目标规格化处理：

式中，f_t ^*分别为规格化值和原始值；max f_t ^*为/>中的最大值；min f_t ^*为/>中的最小值；

S33，在三个目标函数构成的三维坐标空间中，规格化后的点构成Pareto前沿的端点，由Pareto前沿的端点确定的平面为乌托邦面；乌托邦面上的任一点P_j表示为：

式中，δ_ij表示线性组合系数，m为生成乌托邦面上均匀点的数量；H为分段数；

通过在乌托邦面上均匀的选择m个点，并求解每个点沿准法线方向与目标函数空间对应可行域边界的交点，将多目标优化问题转化为m个单目标优化问题：

式中，D_j为可行域中乌托邦面上选取的均匀分布的点P_j沿准法线方向所达到的距离；g₂(x,D_j)为采用NBI方法后，沿着准法线方向与乌托邦面上点P_j距离为D_j的点在三维空间的3个坐标值表达式。

本发明与现有技术相比，其显著效果如下：

本发明通过建立评估指标模型，该模型涵盖系统经济、安全、环保等多方面指标，解决现有多目标评估方法过度依赖经验、函数类型选择困难的问题；同时，为提高评估效果，对多个优化指标进行相关性分析、标准化处理、聚类加权，将多指标进行归类，客观计算自身权重，相较于传统只考虑单目标或线性加权处理多目标优化问题的方法，解决了优化指标较多时适应度计算困难、求解速度慢的问题，克服了传统方法过度依赖人工经验的缺陷。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做进一步详细描述。

本发明通过建立一种综合能源系统多目标优化评估方法，将多目标函数按归集为经济、环保、安全3类，提出SEW-NBI多目标优化评估模型，将复杂多目标转换为单目标进行求解，此方法能提供一种有效的、简单的综合能源系统多目标优化评估方法，评估效果全面，能有效解决综合能源系统多目标优化调度评估问题。

如图1所示，本发明综合能源系统多目标优化评估方法包括以下步骤：

步骤一，建立综合能源系统多目标优化指标评估模型。

选取建立多个综合能源系统优化目标。包括但不限于系统投资成本、净现值、内部收益率、供电可靠性、入网功率波动、可再生能源渗透率、污染物排放等目标函数。

(1)系统投资成本TOC

式中，D为系统所含电源类型数量；分别为系统设备投资费用、运行维护费用、燃料费用及环保折算费用。

(2)净现值

净现值通过核算项目投资运营周期内各年的净现金流量。

式中，r为贴现率，Y为系统总运行年限。

(3)内部收益率

式中，IRR表示资金流入现值总额等于零时的折现率。

(4)系统供电可靠性

式中，为系统设备出力大小，/>表示系统总用电需求；T为采样时间段，D为系统设备数。

(5)入网功率波动

式中，为入网功率的瞬时值和平均值。

(6)可再生能源渗透率

式中，分别表示风力发电量和光伏发电量，/>表示系统总用电需求。

(7)治污费用

式中，k为不同污染物类型编号；m为排放污染物种类，α_k为污染物排放系数，β_k为不同污染物的治理费用，P_die为燃料消耗量。

步骤二，对各优化目标按照Spearman秩相关系数ρ_ij，归类为经济类指标f₁、环保类指标f₂、安全类指标f₃，相关系数ρ_ij的表达式如下：

式中，n表示变量数量；d_ij表示两个变量每一对样本的等级之差，即x_i与x_j之间的差值，x_i与x_j为一对样本。

就经济性指标而言，假设存在ω个经济类优化指标或相关指标，构建经济类指标目标函数：

其中，为经济类指标权重，x_e为经济类优化目标中子指标。

同理，就环保类指标而言，假设存在ξ个环保类优化指标或相关指标，构建环保类指标目标函数：

其中，为环保类指标权重，x_h为环保类优化目标中子指标。

就安全类指标而言，假设存在ψ个安全类优化指标或相关指标，构建安全类指标目标函数：

其中，为安全类指标权重，x_q为安全类优化目标中子指标。

为确定各目标x_i重要程度，构建评价指标矩阵A＝[a_ij]，即：

因不同目标函数的量纲不相同，需要进行无量纲化处理，对于能源不可能三角类指标，所有类别指标均越小越优，目标函数的无量纲a′_ij的表达式如下：

其中，i∈ω,ξ,ψ；j∈ω,ξ,ψ。

步骤三，采用熵权法确定每一类目标中子目标函数权重，构建经济类、环保类、安全类指标；

对于经济类指标，采用熵权法为各个目标函数赋予权重，第e个目标的熵值为：

对于环保类指标，采用熵权法为各个目标函数赋予权重，第h个目标的熵值为：

对于安全类指标，采用熵权法为各个目标函数赋予权重，第q个目标的熵值为：

基于上述步骤二中所构建的经济类、环保类、安全类指标优化目标，将能源不可能三角多目标优化模型简化为：

式中，g(x)、h(x)分别为等式约束和不等式约束，h(x)、分别为不等式约束的下限和上限。

步骤四，引入NBI方法将能源不可能三角多目标优化问题转换为单目标优化问题求解；

采用NBI方法求解步骤二中建立的3目标(经济类、环保类和安全类)优化问题，通过构建乌托邦面和准法线向量，将多目标优化问题转化为三个单目标优化问题，并得到均匀的一组Pareto前沿。具体实现步骤如下：

步骤41，单独求解三个单目标优化问题，得到最优解对应单一目标最优解集：

步骤42，对单一目标最优解集进行目标规格化处理：

式中，f_t ^*分别为规格化值与原始值；max f_t ^*为/>中的最大值；min f_t ^*为/>中的最小值。

步骤43，乌托邦面上均匀取点。在三个目标函数构成的三维坐标空间中，规格化后的点构成Pareto前沿的端点，由Pareto前沿的端点确定的平面为乌托邦面。乌托邦面上的任一点P_j可表示为：

式中，δ_ij表示线性组合系数，m为生成乌托邦面上均匀点的数量；H为分段数；通过在乌托邦面上均匀的选择m个点，并求解每个点沿准法线方向与目标函数空间对应可行域边界的交点，多目标优化问题可转化为m个单目标优化问题：

式中，D_j为可行域中乌托邦面上选取的均匀分布的点P_j沿准法线方向所达到的距离；g₂(x,D_j)为采用NBI方法后，沿着准法线方向与乌托邦面上点P_j距离为D_j的点在三维空间的3个坐标值表达式。

由此，通过一系列单目标寻优求解，即可得到分布均匀的Pareto曲线，即Pareto前沿。

Claims (4)

1.一种综合能源系统多目标优化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，构建多目标指标评估模型，建立综合能源系统多目标优化指标模型，将各优化指标按照相关性归类为经济类、环保类、安全类；

S2，确定多目标指标评估模型中每一类目标中子指标函数权重；

S3，将多目标优化问题转换为单目标优化问题求解。

2.根据权利要求1所述综合能源系统多目标优化评估方法，其特征在于，步骤S1中，建立综合能源系统多目标优化指标模型的实现步骤如下：

S11，构建综合能源系统的多目标优化指标模型，所述多目标优化指标包括投资成本、净现值、内部收益率、供电可靠性、入网功率波动、可再生能源渗透率、污染物排放；

S12，将各优化指标按照秩相关进行相关性分析，进一步为各类优化指标的分类提供依据：

式中，ρ_ij为秩相关系数，n为变量数量；d_ij表示两个变量每一对样本的等级之差；

S13，根据各优化指标之间的相关性，将多目标归类经济类f₁、环保类f₂、安全类f₃优化函数：

式中，ω、ξ、ψ分别为经济类目标个数、环保类目标个数、安全类目标个数；分别为经济类指标权重、环保类指标权重、安全类指标权重；x_e、x_h、x_q分别为经济类优化目标中子指标、环保类优化目标中子指标、安全类优化目标中子指标。

3.根据权利要求2所述综合能源系统多目标优化评估方法，其特征在于，为确定每一类优化目标中子指标权重，构建评价指标矩阵：

并将不同目标函数的量纲进行归一化处理：

采用熵权法为各个目标函数赋予权重，第i个目标的熵值为：

式中，i∈ω,ξ,ψ；j∈ω,ξ,ψ；

并将综合能源系统多目标优化模型简化为：

式中，g(x)、h(x)分别为等式约束和不等式约束，h(x)、分别为不等式约束的下限和上限。

4.根据权利要求1所述综合能源系统多目标优化评估方法，其特征在于，步骤S3中，将多目标优化问题转换为单目标优化问题求解，具体实现步骤如下：

S31，单独求解三个单目标优化问题，得到最优解对应单一目标最优解集：

S32，对单一目标最优解集进行目标规格化处理：

式中，f_t ^*分别为规格化值和原始值；maxf_t ^*为/>中的最大值；minf_t ^*为/>中的最小值；

S33，在三个目标函数构成的三维坐标空间中，规格化后的点构成Pareto前沿的端点，由Pareto前沿的端点确定的平面为乌托邦面；乌托邦面上的任一点P_j表示为：

式中，δ_ij表示线性组合系数，m为生成乌托邦面上均匀点的数量；H为分段数；

通过在乌托邦面上均匀的选择m个点，并求解每个点沿准法线方向与目标函数空间对应可行域边界的交点，将多目标优化问题转化为m个单目标优化问题：

式中，D_j为可行域中乌托邦面上选取的均匀分布的点P_j沿准法线方向所达到的距离；g₂(x,D_j)为采用NBI方法后，沿着准法线方向与乌托邦面上点P_j距离为D_j的点在三维空间的3个坐标值表达式。