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基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法

阅读:640发布:2024-02-22

专利汇可以提供基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,包括以下步骤:建立火电厂环境经济调度问题的数学模型;获取模型中的各类参数;初始可行调度产生过程及编码处理;对可行调度进行评价;对可行调度进行更新;对外部归档集中的非劣调度解集进行更新;通过循环拥挤距离确定影响 迭代 过程的三个重要非支配调度序列;判断迭代次数t是否达到最大值,若是,输出当前的非劣解集中的可行调度,若否,设置迭代次数t=t+1,转到步骤五重新进行更新。本发明的综合调度方法,考虑到发电量的增大必然会引起污染 排放量 的增大,即环境 去污 的 费用 增大,实时调整各火电厂机组的发电功率,实现综合效益最优化。,下面是基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法专利的具体信息内容。

1.一种基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、建立火电厂环境经济调度问题的数学模型
其数学模型的表达式为:
式(1)中,i=1,2,…,NG表示第i台发电机,NG为系统内发电机总数;
表示火电厂的发电燃料总耗量即燃料总费用,计算表达式为:
2
Fi(Pi)=ai+bi+ciPi, (2)
式(2)中,Pi表示第i台发电机的有功功率;Fi(Pi)表示第i台发电机的燃料耗量,ai,bi,ci均为系统参数,分别表示第i台发电机组燃料耗量特性的常数项、一次项系数和二次项系数,在系统中是已知参数;
另外, 为污染气体的总排放量,计算表达式为:
2
Ei(Pi)=αi+βi+γiPi+ξi exp(λiPi), (3)
式(3)中,Ei(Pi)表示第i台发电机的污染排放量;αi,βi,γi,ξi,λi均为系统参数,αi,βi,γi分别表示第i台发电机组污染排放量特性的常数项、一次项系数和二次项系数,ξi,λi表示指数项的相关参数,相对于具体系统为常数值;
环境经济调度优化过程中所受到的限制条件包括:
A)发电机的最大最小容量限制,表达式为:
其中的 分别为第i台火发电机的最小及最大有功功率输出;
B)平衡约束,即系统各发电机组发电功率之和应等于负载总的需求功率与网络损耗之和,表达式为:
式中, 为火电厂机组的总有功功率;PD为系统的额定功率;PLoss为电网中有功网损,
网损计算采用B系数法,表达式为: 其中称
Bij,B0i,B00为B系数,分别根据机组的具体设置得到,是已知参数;
步骤2、获取模型中的各类参数
2.1)根据电网负荷曲线确定电网的负荷低谷与负荷高峰时段,确定各时段负荷分配的功率需求 从电网调度中心统计数据,获取当前时刻系统的数据,包括系统额定功率PD、有功网损PLoss的参数值Bij,B0i,B00;
2.2)机组的运行性能参数,包括运行时的耗量、烟尘及有害气体的排放量,根据烟尘排放定价、减排定价、二排放许可价格得到污染排放量的参数数据αi,βi,γi,ξi,λi;根据电力系统辅助服务定价、单位电能生产中的煤耗定价,获得原煤价格、柴油价格火电机组运行时发电成本,得到燃料总费用的参数ai,bi,ci;
步骤3、初始可行调度产生过程及编码处理
在上述的数学模型中,需要确定的决策变量为NG个机组的有功功率
采用基于聚类思想的粒子群算法进行实现,为此需要产生初始可行调度,针对初始可行调度产生的具体步骤是:
对前NG-1个发电机组,在满足最大发电有功功率和最小发电有功功率的范围内,随机产生每个机组的有功功率Pi,i=1,2,…,NG-1,然后利用等式约束,求得第NG个机组的有功功率,计算网络损耗PLoss,并确保 满足最大、最小发电机组有功功率限制;
按照同样的过程产生N个可行调度序列;
步骤4、对初始可行调度进行评价
将上述步骤3产生的N个可行调度序列分别代入前述的式(2)和式(3),对可行调度进行评价,并进行非劣排序;
由于每个可行调度均对应两个目标函数,因此需要对N个可行调度进行非劣排序,将互不支配的可行调度保存在一个外部集合中,称之为外部归档集;
步骤5、对可行调度进行更新
在开始之前需要设置迭代次数初值t=0,及其最大迭代次数Tmax,
产生N个初始可行调度并进行评价后,下一步就要实现对这N个可行调度的更新,在更新之前,首先采用k-means聚类方法,对N个可行调度进行聚类,并将通过聚类得到的新信息和粒子群算法提供的信息相结合,来对每个可行调度的发电机组有功功率进行迭代更新机制,具体按照以下步骤实施:
设在第t次迭代中,第j个可行调度中第i个机组的有功功率为Pji(t),有功功率的变化率为Vji(t),第j个可行调度前t次迭代历史中最优经济效益时第i个机组有功功率为Pbestji(t),前t次迭代中所有可行调度中获得最优经济效益时第i个机组的有功功率为Pgbesti(t),第j个可行调度所在类的类内最优经济效益所对应的发电机组有功功率为Cji(t),则在迭代次数为t+1时,第j个可行调度中第i个机组的有功功率Pji(t+1)的迭代公式如下:
Pji(t+1)=Pji(t)+Vji(t+1) (4)
Vji(t+1)=ω·Vji(t)+c1·r1·(Pbestji(t)-Pji(t))+c2r2(Pgbest(t)-Pji(t))+c3·r3·(Cji(t)-Pji(t))
(5)
上式(4)及式(5)中,三个学习因子c1,c2和c3均为常数,r1、r2、r3为[0,1]之间的随机数;w从最大值0.9根据迭代次数递减到最小值0.4,Vji(t)为发电机组有功功率变化范围的10%-20%,
通过以上两个迭代公式,每个发电机组的变化率和发电机组的发电有功功率不断更新,寻找出综合环境因素下N个更符合目标函数的发电机组发电功率可行调度集合;
步骤6、对外部归档集中的非劣调度解集进行更新
首先对这N个可行调度序列分别代入前述的式(2)和式(3),对所有可行调度进行评价,并进行非劣排序,采用循环拥挤距离排序法来对外部归档集进行维护,使得外部归档集的大小在其初始设定的范围内;
外部归档集的更新除了采用上述步骤4-步骤5得到的非支配调度外,还从归档集合中选择出η%非劣最优经济效益和污染排放量的发电机组的有功功率值,η的取值范围为
5~20;在每个发电机组的有功功率值附近以SR∈[0,1]为半径进行搜索,以便产生更好的可行调度;
步骤7、计算外部归档集中各非支配调度之间的拥挤距离,并根据拥挤距离确定出新的Pbestji(t)、Pgbesti(t)和Cji(t);
步骤8、判断迭代次数t是否达到最大值Tmax,若是,输出当前的非劣解集中的可行调度,若否,设置迭代次数t=t+1,转到步骤5重新进行更新。
2.根据权利要求1所述的基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,其特征在于:所述的步骤5中,c1=c2=c3=4/3。
3.根据权利要求1所述的基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,其特征在于:所述的步骤6中,η的值为8。

说明书全文

基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法

技术领域

[0001] 本发明属于综合控制技术领域,具体涉及一种基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法。

背景技术

[0002] 近年来,随着经济的快速增长,环境压在持续增高。火电厂排放大量的硫化物、氮氧化物以及二氧化等有害气体,不仅直接污染大气环境,而且是导致温室效应的重要因素,因此,综合考虑环境保护和经济效益的电力系统环境经济调度问题的研究,不仅具有重要的理论意义,而且是我国能源和电力可持续发展战略的最现实选择。但考虑污染排放量会将原来的单目标优化问题变为多目标优化问题,不仅增加了问题的复杂度,也给调度的实施带来了困难和挑战。
[0003] 在电力系统环境经济调度问题中,通常具有燃料费用和废气排放多个指标,且各目标之间是相互冲突的关系,因此制定合理的调度计划是目前研究的重点。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,解决了现有调度方法在电网的经济效益与环境效益之间难以调节,不易取得最佳效益的问题。
[0005] 本发明所采用的技术方案是,一种基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,包括以下步骤:
[0006] 步骤1、建立火电厂环境经济调度问题的数学模型
[0007] 其数学模型的表达式为:
[0008] 式(1)中,i=1,2,…,NG表示第i台发电机,NG为系统内发电机总数;
[0009] 表示火电厂的发电燃料总耗量即燃料总费用,计算表达式为:
[0010]
[0011] 式(2)中,Pi表示第i台发电机的有功功率;Fi(Pi)表示第i台发电机的燃料耗量,ai,bi,ci均为系统参数,分别表示第i台发电机组燃料耗量特性的常数项、一次项系数和二次项系数,在系统中是已知参数;
[0012] 另外, 为污染气体的总排放量,计算表达式为:
[0013]
[0014] 式(3)中,Ei(Pi)表示第i台发电机的污染排放量;αi,βi,γi,ξi,λi均为系统参数,αi,βi,γi分别表示第i台发电机组污染排放量特性的常数项、一次项系数和二次项系数,ξi,λi表示指数项的相关参数,相对于具体系统为常数值;
[0015] 环境经济调度优化过程中所受到的限制条件包括:
[0016] A)发电机的最大最小容量限制,表达式为:
[0017] 其中的 分别为第i台火力发电机的最小及最大有功功率输出;
[0018] B)平衡约束,即系统各发电机组发电功率之和应等于负载总的需求功率与网络损耗之和,表达式为:
[0019] 式中, 为火电厂机组的总有功功率;PD为系统的额定功率;PLoss为电网中有功网损,网损计算采用B系数法,表达式为: 其中称Bij,B0i,B00为B系数,分别根据机组的具体设置得到,是已知参数;
[0020] 步骤2、获取模型中的各类参数
[0021] 2.1)根据电网负荷曲线确定电网的负荷低谷与负荷高峰时段,确定各时段负荷分配的功率需求 从电网调度中心统计数据,获取当前时刻系统的数据,包括系统额定功率PD、有功网损PLoss的参数值Bij,B0i,B00;
[0022] 2.2)机组的运行性能参数,包括运行时的耗量、烟尘及二氧化碳等有害气体的排放量,根据烟尘排放定价、减排定价、二氧化碳排放许可价格得到污染排放量的参数数据αi,βi,γi,ξi,λi;根据电力系统辅助服务定价、单位电能生产中的煤耗定价,获得原煤价格、柴油价格火电机组运行时发电成本,得到燃料总费用的参数αi,bi,ci;
[0023] 步骤3、初始可行调度产生过程及编码处理
[0024] 在上述的数学模型中,需要确定的决策变量为NG个机组的有功功率采用基于聚类思想的粒子群算法进行实现,为此需要产生初始可行调度,
针对初始可行调度产生的具体步骤是:
[0025] 对前NG-1个发电机组,在满足最大发电有功功率和最小发电有功功率的范围内,随机产生每个机组的有功功率Pi,i=1,2,…,NG-1,然后利用等式约束,求得第NG个机组的有功功率,计算网络损耗PLoss,并确保 满足最大、最小发电机组有功功率限制;
[0026] 按照同样的过程产生N个可行调度序列;
[0027] 步骤4、对初始可行调度进行评价
[0028] 将上述步骤3产生的N个可行调度序列分别代入前述的式(2)和式(3),对可行调度进行评价,并进行非劣排序;
[0029] 由于每个可行调度均对应两个目标函数,因此需要对N个可行调度进行非劣排序,将互不支配的可行调度保存在一个外部集合中,称之为外部归档集;
[0030] 步骤5、对可行调度进行更新
[0031] 在开始之前需要设置迭代次数初值t=0,及其最大迭代次数Tmax,
[0032] 产生N个初始可行调度并进行评价后,下一步就要实现对这N个可行调度的更新,在更新之前,首先采用k-means聚类方法,对N个可行调度进行聚类,并将通过聚类得到的新信息和粒子群算法提供的信息相结合,来对每个可行调度的发电机组有功功率进行迭代更新机制,具体按照以下步骤实施:
[0033] 设在第t次迭代中,第j个可行调度中第i个机组的有功功率为Pji(t),有功功率的变化率为Vji(t),第j个可行调度前t次迭代历史中最优经济效益时第i个机组有功功率为Pbestji(t),前t次迭代中所有可行调度中获得最优经济效益时第i个机组的有功功率为Pgbesti(t),第j个可行调度所在类的类内最优经济效益所对应的发电机组有功功率为Cji(t),则在迭代次数为t+1时,第j个可行调度中第i个机组的有功功率Pji(t+1)的迭代公式如下:
[0034] Pji(t+1)=Pji(t)+Vji(t+1) (4)
[0035] Vji(t+1)=ω·Vji(t)+c1·r1·(Pbestji(t)-Pji(t))+c2r2(Pgbest(t)-Pji(t))+c3·r3·(Cji(t)-Pji(t))
[0036] (5)
[0037] 上式(4)及式(5)中,三个学习因子c1,c2和c3均为常数,r1、r2、r3为[0,1]之间的随机数;w从最大值0.9根据迭代次数递减到最小值0.4,Vji(t)为发电机组有功功率变化范围的10%-20%,
[0038] 通过以上两个迭代公式,每个发电机组的变化率和发电机组的发电有功功率不断更新,以便寻找出综合环境因素下N个更符合目标函数的发电机组发电功率可行调度集合;
[0039] 步骤6、对外部归档集中的非劣调度解集进行更新
[0040] 首先对这N个可行调度序列分别代入前述的式(2)和式(3),对所有可行调度进行评价,并进行非劣排序,采用循环拥挤距离排序法来对外部归档集进行维护,使得外部归档集的大小在其初始设定的范围内;
[0041] 外部归档集的更新除了采用上述来自种群中的非支配调度外,还从归档集合中选择出η%非劣最优经济效益和污染排放量的发电机组的有功功率值,η的取值范围为5~20;在每个发电机组的有功功率值附近以SR∈[0,1]为半径进行搜索,以便能够产生更好的可行调度;
[0042] 步骤7、计算外部归档集中各非支配调度之间的拥挤距离,并根据拥挤距离确定出新的Pbestji(t)、Pgbesti(t)和Cji(t);
[0043] 步骤8、判断迭代次数t是否达到最大值Tmax,若是,输出当前的非劣解集中的可行调度,若否,设置迭代次数t=t+1,转到步骤5重新进行更新。
[0044] 本发明的有益效果是,将火电厂作为供电系统,利用对电力系统及火电厂数据的收集分析,结合基于聚类思想的群智能优化算法,实现对综合环境保护需求的火电厂经济调度问题的求解。通过调整火电厂各发电机组的出力,在满足生产平衡及各机组出力约束等条件下,合理安排各时段各火电机组的发电量,使得此周期内的污染排放量和经济效益综合最优,在减少污染排放的同时增加经济效益。

具体实施方式

[0045] 本发明是一种基于环境保护和经济效益的火电厂综合调度方法,包括以下步骤:
[0046] 步骤1、建立火电厂环境经济调度问题的数学模型
[0047] 该调度问题为明显的两目标优化问题,其数学模型描述为:
[0048] 环境经济调度问题的表达式为:
[0049] 式(1)中,i=1,2,…,NG表示第i台发电机,NG为系统内发电机总数;
[0050] 表示火电厂的发电燃料总耗量即燃料总费用,计算表达式为:
[0051]
[0052] 式(2)中,Pi表示第i台发电机的有功功率;Fi(Pi)表示第i台发电机的燃料耗量,ai,bi,ci均为系统参数,分别表示第i台发电机组燃料耗量特性的常数项、一次项系数和二次项系数,在系统中是已知参数;
[0053] 另外, 为污染气体的总排放量,计算表达式为:
[0054]
[0055] 式(3)中,Ei(Pi)表示第i台发电机的污染排放量;αi,βi,γi,ξi,λi均为系统参数,αi,βi,γi分别表示第i台发电机组污染排放量特性的常数项、一次项系数和二次项系数,ξi,λi表示指数项的相关参数,相对于具体系统为常数值。
[0056] 环境经济调度优化过程中所受到的限制条件包括:
[0057] A)发电机的最大最小容量限制,表达式为:
[0058] 其中的 分别为第i台火力发电机的最小及最大有功功率输出;
[0059] B)平衡约束,即系统各发电机组发电功率之和应等于负载总的需求功率与网络损耗之和,表达式为:
[0060] 式中, 为火电厂机组的总有功功率;PD为系统的额定功率;PLoss为电网中有功网损,网损计算采用B系数法,表达式为: 其中称Bij,B0i,B00为B系数,分别根据机组的具体设置得到,是已知参数。
[0061] 步骤2、获取模型中的各类参数
[0062] 上述环境经济调度问题中有众多的参数,主要的获取方式为:
[0063] 2.1)根据电网负荷曲线确定电网的负荷低谷与负荷高峰时段,确定各时段负荷分配的功率需求 从电网调度中心统计数据,获取当前时刻系统的数据,主要包括系统额定功率PD、有功网损PLoss的参数值Bij,B0i,B00;
[0064] 2.2)机组的运行性能参数,主要包括运行时的煤耗量、烟尘及二氧化碳等有害气体的排放量,根据烟尘排放定价、减排定价、二氧化碳排放许可价格得到污染排放量的参数数据αi,βi,γi,ξi,λi,根据电力系统辅助服务定价、单位电能生产中的煤耗定价,获得原煤价格、柴油价格火电机组运行时发电成本,得到燃料总费用的参数αi,bi,ci。
[0065] 步骤3、经济环境调度问题的初始可行调度产生过程及编码处理
[0066] 在上述数学模型中,需要确定的决策变量为NG个机组的有功功率 本发明采用一种创新的群智能优化算法——基于聚类思想的粒子群算法进行实现,为此需要产生初始可行调度,本发明中针对初始可行调度产生的具体步骤是:
[0067] 对前NG-1个发电机组,在满足最大发电有功功率和最小发电有功功率的范围内,随机产生每个机组的有功功率Pi,i=1,2,…,NG-1,然后利用等式约束,求得第NG个机组的有功功率,计算网络损耗PLoss,并确保 满足最大、最小发电机组有功功率限制;
[0068] 按照同样的过程产生N个可行调度序列。
[0069] 步骤4、对初始可行调度进行评价
[0070] 将上述步骤3产生的N个可行调度序列分别代入前述的目标函数式(2)和式(3),就能够实现对可行调度进行评价,
[0071] 由于每个可行调度均对应两个目标函数,因此需要对N个可行调度进行非劣排序,将互补支配的可行调度系列保存在一个外部集合中,称之为外部归档集,[0072] 步骤5、对可行调度进行更新
[0073] 从步骤5开始智能寻优过程,在开始之前需要设置迭代次数初值t=0,及其最大迭代次数Tmax。
[0074] 产生N个初始可行调度并进行评价后,下一步就要实现对这N个可行调度的更新,在更新之前,本发明方法首先采用k-means聚类方法,对N个可行调度进行聚类,并将通过聚类得到的新信息和粒子群算法提供的信息相结合,来对每个可行调度的发电机组有功功率进行迭代更新机制,该更新机制是本发明最重要的创新点,具体按照以下步骤实施:
[0075] 设在第t次迭代中,第j个可行调度中第i个机组的有功功率为Pji(t),有功功率的变化率为Vji(t),第j个可行调度前t次迭代历史中最优经济效益时第i个机组有功功率为Pbestji(t),前t次迭代中所有可行调度中获得最优经济效益时第i个机组的有功功率为Pgbesti(t),第j个可行调度所在类的类内最优经济效益所对应的发电机组有功功率为Cji(t),则在迭代次数为t+1时,第j个可行调度中第i个机组的有功功率Pji(t+1)的迭代公式如下:
[0076] Pji(t+1)=Pji(t)+Vji(t+1) (4)
[0077] Vji(t+1)=w·Vji(t)+c1·r1·(Pbestji(t)-Pji(t))+c2r2(Pgbest(t)-Pji(t))+c3·r3·(Cji(t)-Pji(t))
[0078] (5)
[0079] 上式(4)及式(5)中,三个学习因子c1,c2和c3均为常数,建议采用优选的固定取值c1=c2=c3=4/3;r1、r2、r3为[0,1]之间的随机数;w建议从最大值0.9根据迭代次数递减到最小值0.4,vji(t)通常为发电机组有功功率变化范围的10%-20%,
[0080] 通过以上两个迭代公式,每个发电机组的变化率和发电机组的发电有功功率不断更新,这样便于寻找出综合环境因素下N个更符合目标函数的发电机组发电功率可行调度集合。
[0081] 本发明的创新点主要在于:通过对所有可行调度进行聚类操作,在可行调度的更新过程中引入每一类中获得的最优目标时对应的发电机组有功功率Cji(t),该变量的引入改变了每一个可行调度的飞行方向,使得调度方法有了更深入的局部探索,增强了局部优化能力。
[0082] 步骤6、对外部归档集中的非劣调度解集进行更新
[0083] 本发明方法利用对电力系统中相关信息的抽取、分析结合聚类的思想综合粒子群优化的方法,来实现调度序列的优化。
[0084] 由于目标为经济效益和污染排放同时最优,因此首先对步骤5中得到的这N个可
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