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一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201310539056.X

申请日:

2013.11.05

公开号:

太阳城集团CN103632309A

公开日:

2014.03.12

当前法律状态:

驳回

有效性:

无权

法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06Q 50/06申请公布日:20140312|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 50/06申请日:20131105|||公开
IPC分类号: G06Q50/06(2012.01)I; G06N3/12 主分类号: G06Q50/06
申请人: 常州大学
发明人: 张晓花; 朱正伟; 谢俊; 刘宏美
地址: 213164 江苏省常州市武进区滆湖路1号
优先权:
专利代理机构: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 卢亚丽
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法律状态
申请(专利)号:

CN201310539056.X

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

太阳城集团2017.07.07|||2014.04.09|||2014.03.12

法律状态类型:

发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

摘要

太阳城集团本发明公开了一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,采用分解-协调思想,将风火蓄电力系统机组组合分解为上下两层优化问题,用拉格朗日松弛法将风火蓄电力系统分解为火电子系统、风电子系统和抽水蓄能子系统,上层通过自适应的拉格朗日乘子来协调各个子系统;下层各个子系统采用自适应的遗传算法进行求解。整个优化过程先根据负荷曲线确定风电子系统的出力、抽水蓄能子系统的出力及其能提供的旋转备用,然后再将所得结果分别传递给火电子系统,各个火电子系统在此基础上并行协调分配,确定其相应的启停序列和最优的出力。本发明可以有效减少风电的弃风、火电机组的调峰耗能和运行成本,进一步提高系统的安全性、鲁棒性与节能减排能力。

权利要求书

权利要求书
1.  一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,包含如下步骤:
(1)接收电网调度中心得出的系统未来24小时负荷需求数据,接收风电场风电出力大小的预测数据,包括预测风电出力大小和风电出力的上下限区间,接收抽水蓄能电站的相关数据,根据各个发电厂上报的机组特性数据得出各个机组的特性约束;
(2)根据第一步接收的数据对风火蓄电力系统节能减排机组组合进行建模,根据运行要求选择目标函数和约束条件,包括等式约束和不等式约束,构成混合整数非线性规划问题;
(3)根据上一步产生的混合整数非线性规划问题,得出风火蓄机组组合的节能减排多目标函数和相应约束条件;
(4)通过给上一步的节能减排多目标函数赋权重,将多目标问题转化为新的单目标问题,即原问题,并通过权重调节各个目标在节能减排总目标中的重要性;
(5)利用优先顺序法根据各机组最小比耗量由小到大排序,确定各时段所对应的满足机组自身约束的初始机组启停序列;初始化拉格朗日乘子和遗传算法种群,即GA种群,GA种群中包含利用优先顺序法生成的个体,将其作为初始种群的一部分进行进化;
(6)通过拉格朗日松弛法将原问题转化为对偶问题,再将风火蓄系统分解为风电子系统、火电子系统和抽水蓄能子系统;
(7)下层采用自适应遗传算法求解抽水蓄能子系统、风电子系统和火电子系统:首先根据负荷曲线确定风电子系统的出力、抽水蓄能子系统的出力及其能提供的旋转备用;然后再将所得结果分别传递给火电子系统;上层通过优化拉格朗日乘子在各个子系统在此基础上间并行协调分配,确定其相应的启停序列;采用最优个体保留策略保证GA每代的进化结果优于优先顺序法所得的组合结果,保证算法的有效性与收敛性; 
(8)步骤(1)至步骤(7)的求解过程构成自适应协同进化算法和串并行的风火蓄机组组合求解方法;在上述步骤的基础上,求解对偶目标函数值和原问题的可行解,若得不到原问题的可行解,则需要自适应的拉格朗日乘子;
(9)计算节能减排下风火蓄机组组合整体目标函数值,并分析是否满足对偶间隙要求,满足对偶间隙的要求,决策者判断节能与减排的目标值是否满意,若不满意则返回第一步;
(10)将满足对偶间隙和决策者对节能减排各目标权重要求的最终结果作为电网机组调度的方案,用以调度发电机组的启停机,提高系统整体运行的安全性和节能减排能力。

2.  根据权利要求1所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:在所述自适应协同进化算法和串并行的风火蓄机组组合求解方法的步骤(2)和(3)中,所述目标函数为系统整体的运行费用最小、CO2排放和SO2排放最少的多目标节能减排问题,等式约束为系统负荷平衡约束;不等式约束包括机组最大最小出力约束、机组爬坡约束、最小启停机太阳城集团约束、线路潮流约束和节点电压约束。

3.  根据权利要求1所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:所述节能减排多目标的协调方法为:首先将每个目标赋予一个权重,再累加为新目标,然后在相同的约束条件下求解;通过不断改变各目标对应的权重,得到不同满意的解。

4.  根据权利要求2所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:给所述节能与减排的目标赋予不同的权重后组成新目标函数,所述新目标函数的所有目标具有相同的量纲,若量纲不同,必须统一量纲或无量纲化处理;将节能减排多目标函数、SO2 和CO2的排放目标这三个目标函数标准化,转化为无量纲的量。

5.  根据权利要求1所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:所述自适应协同进化算法采用分解-协同思想,用拉格朗日松弛法将复杂的大系统分解为一系列相互作用的子系统优化问题,每个子系统对应于生态系统中的一个物种,再用具有自适应交叉、变异算子的遗传算法求解子系统优化问题,再采用自适应的拉格朗日乘子更新策略来实现各个子系统的协调。

6.  根据权利要求1所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:所述自适应的拉格朗日乘子采用自适应的次梯度更新策略,其拉格朗日乘子优化目标函数                                                对乘子,的次梯度分别为:
           

在迭代的初期,当有功约束和旋转备用不足时,逐步增大拉格朗日乘子的步长,随着迭代的增加,有功和旋转备用过剩时,逐步减小迭代的步长,减少目标函数非凸性引起的振荡现象。

7.  根据权利要求1所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:所述遗传算法采用轮盘赌和最佳个体保留相结合后的遗传算法,轮盘赌选择使适应度高的个体比适应度低的个体具有更高的被选择机会,自适应的交叉、变异算子保证遗传算法的收敛性。

8.  根据权利要求1或7所述的一种风火蓄节能减排机组组合的求解方法,其特征在于:所述遗传算法在迭代的前期,交叉概率较大,变异概率较小;在迭代后期,种群中的码链已趋于稳定,减小交叉作用,降低交叉概率,增大变异概率。

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