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    基于改進(jìn)粒子群算法的風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度

    2020-12-28 04:28:32張彬橋
    電工材料 2020年6期
    關(guān)鍵詞:火電發(fā)電量輸出功率

    周 瑜,張彬橋,2

    (1.三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院,湖北宜昌 443002;2.梯級(jí)水電站運(yùn)行與控制湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北宜昌 443002)

    引言

    隨著全球能源危機(jī)的不斷加劇和環(huán)境污染問題的日益惡化,風(fēng)電等可再生清潔能源得到迅速發(fā)展。風(fēng)電大規(guī)模接入電網(wǎng),有利于節(jié)能減排和提升經(jīng)濟(jì)效益。近年來,眾多學(xué)者對含風(fēng)力發(fā)電場的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度做了詳細(xì)研究,文獻(xiàn)[1]在含有風(fēng)力發(fā)電場的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的模型中,為了解決風(fēng)電功率的隨機(jī)波動(dòng)性和難以預(yù)測性,提出了動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度旋轉(zhuǎn)備用的新要求。文獻(xiàn)[2]建立在風(fēng)力發(fā)電場預(yù)測出力的可信度及風(fēng)力發(fā)電場極限穿透功率的基礎(chǔ)上,解決了風(fēng)電并網(wǎng)的調(diào)度問題。文獻(xiàn)[3-5]通過研究風(fēng)電場的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度,利用備用容量解決風(fēng)電的任意波動(dòng),從而確保系統(tǒng)的安全性,但犧牲了運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[6,7]對風(fēng)速預(yù)測方法的改進(jìn),提高了風(fēng)電場電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度,但沒考慮機(jī)組的環(huán)境效益。文獻(xiàn)[8]通過風(fēng)電全額上網(wǎng),水電與火電協(xié)調(diào)分配上網(wǎng),以減少煤耗量和火電機(jī)組出力的總波動(dòng)量。

    本研究將風(fēng)電引入水、火電力系統(tǒng)中,提出風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)短期多目標(biāo)智能優(yōu)化調(diào)度策略,以增大風(fēng)電的輸出功率,減小火電的煤耗量,從而減少綜合總成本[9-13]。

    1 風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)短期多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型

    1.1 目標(biāo)函數(shù)

    為確保風(fēng)電的最大輸出功率,使風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)運(yùn)行成本最小,建立如式(1)和(2)所示的目標(biāo)函數(shù):

    式中,E1為系統(tǒng)總費(fèi)用;t為時(shí)段編號(hào);T為調(diào)度期的時(shí)段總數(shù);Ns為火電廠的個(gè)數(shù);為第i個(gè)火電廠在k時(shí)段的費(fèi)用;為考慮了閥點(diǎn)效應(yīng)的第i個(gè)火電廠在k時(shí)段的出力。

    式中,E2為風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)運(yùn)行的總成本;λk為時(shí)段k的壓縮因子;為第i個(gè)火電廠在k時(shí)段的廢氣排放。

    1.2 約束條件

    (1)系統(tǒng)發(fā)電量平衡約束:

    式中,Pt為t時(shí)段的負(fù)荷(kW·h);P1t為風(fēng)電廠在t時(shí)段的發(fā)電量(kW·h);P2t為水電站在t時(shí)段的發(fā)電量(kW·h);P3t為火電廠在t時(shí)段的發(fā)電量(kW·h)。

    (2)風(fēng)電場輸出功率約束:

    式中,Pwk為風(fēng)電機(jī)組k的輸出功率(kW);Pwk,min、Pwk,max分別為風(fēng)電機(jī)組k所允許的最小、最大輸出功率(kW)。

    (3)水電發(fā)電流量約束:

    式中,QHjt為水電站j在t時(shí)段的發(fā)電流量;QHjt,min、QHjt,max分別為水電站j在t時(shí)段的最小、最大發(fā)電流量;Nh為梯級(jí)水電站的數(shù)量。

    (4)水電站庫容約束:

    式中:VHjt為水電站j在t時(shí)段的庫容量;VHjt,min、VHjt,max分別為水電站j在t時(shí)段的最小、最大庫容量。

    (5)水電發(fā)電功率約束:

    式中:PHjt為水電站j在t時(shí)段的輸出功率(kW);PHjt,min、PHjt,max分別為水電站j在t時(shí)段的最小、最大輸出功率(kW)。

    (6)水量平衡約束:

    式中:qHjt為第j個(gè)水電站在t時(shí)段的天然來水量(m3/s);Mt為第t時(shí)段的小時(shí)數(shù)(h);取初始流量QHj0=0,初始庫容為上級(jí)水電站在t-τj的時(shí)段的出庫流量。

    (7)水庫邊界約束:

    (8)水電轉(zhuǎn)換關(guān)系:

    式中:c1,c2,c3,c4,c5,c6為水電站出力—庫容—流量系數(shù);j=1,2,3,…,Nh;t=1,2,3,…,T。

    (9)火電輸出功率約束:

    式中:PGit為火電廠i在t時(shí)段的輸出功率(kW);PGit,min,PGit,max分別為火電廠i的t時(shí)段的輸出功率的最小、最大值(kW);Ng為系統(tǒng)中火電廠的總數(shù)量。

    2 基于改進(jìn)粒子群的模型求解方法

    2.1 多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù)

    采用線性加權(quán)法,將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)問題:

    式中:λi為權(quán)重系數(shù),它由各個(gè)分目標(biāo)對整個(gè)問題的重要程度確定,并確保各目標(biāo)在數(shù)量級(jí)上一致,根據(jù)多次實(shí)際數(shù)據(jù)運(yùn)算得到。

    2.2 構(gòu)造懲罰函數(shù)

    式中:P為所有約束條件;gi(x)為所有約束條件的總稱,且gi(x)≥0(i=1,2,3,…,m);z2為所構(gòu)造的懲罰項(xiàng)。

    式中:z為含約束條件的多目標(biāo)函數(shù)。

    2.3 基本粒子群算法

    粒子群優(yōu)化(PSO)算法是在模擬鳥群覓食過程中的遷徙和群集行為時(shí)提出的一種基于群體智能的優(yōu)化算法。PSO算法首先隨機(jī)產(chǎn)生一些粒子,初始化其位置xi和飛行速度vi,在迭代過程中通過跟蹤個(gè)體極值pbest和全局極值gbest來更新自己的位置和速度。個(gè)體極值pbest為粒子自己找到的最優(yōu)解,全局極值gbest為整個(gè)種群找到的最優(yōu)解[11]。

    2.4 引入壓縮因子的改進(jìn)粒子群算法

    為了克服傳統(tǒng)粒子群算法迭代過程中易出現(xiàn)局部最優(yōu)而陷入早熟停滯的現(xiàn)象,引入壓縮因子到傳統(tǒng)粒子群算法,改進(jìn)后的CFPSO可有效搜索目標(biāo)空間不同區(qū)域,以更快的收斂速度獲得最優(yōu)解。

    引入CFPSO的速度、位置更新公式如(15)、(16)、(17)所示。

    其中:λ為壓縮因子。

    3 風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)短期多目標(biāo)智能優(yōu)化調(diào)度改進(jìn)粒子群算法的實(shí)現(xiàn)

    3.1 編碼與越限處理

    采用實(shí)數(shù)編碼方式對每個(gè)粒子的位置向量進(jìn)行編碼,位置向量即表示各個(gè)發(fā)電機(jī)組的輸出功率和時(shí)間序列。例如編碼數(shù)1-24用來表示火電機(jī)組在24 h以內(nèi)的輸出功率情況,以此類推。由于CFPSO算法在迭代過程中,可能會(huì)遇到粒子的速度和位置超過邊界條件的情況,處理辦法是隨機(jī)產(chǎn)生相同大小的粒子種群來代替這些越界粒子。生成新粒子種群的位置和速度公式如(18)、(19)所示。

    3.2 算法流程

    (1)初始種群數(shù)50;各時(shí)段風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)發(fā)電量的位置變量為x,且位置序號(hào)為x11,x12,x13,…,x1T,x21,…,x2T,xn1,…,xnT,其中風(fēng)電發(fā)電量為x11~x1T,水電發(fā)電量為x21~x2T;火電發(fā)電量為xi1~xiT;各時(shí)段風(fēng)、水、火電發(fā)電量變化速度為v,且速度序號(hào)為v11,v12,v13,…,v1T,v21,…,v2T,…,vn1,…,vnT,其中風(fēng)電發(fā)電量的變化量為v11~v1T,水電發(fā)電量的變化量為v21~v2T,火電發(fā)電量的變化量為vi1~viT;

    (2)將目標(biāo)函數(shù)與約束條件代入懲罰函數(shù);

    (3)由多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù);

    (4)求出每個(gè)粒子的懲罰函數(shù)值,找出所有粒子中的每個(gè)粒子的最優(yōu)值保存在pid,并將所有粒子的最優(yōu)值保存在pgd中;

    (5)求出的最優(yōu)值是否都滿足迭代,如果滿足,則計(jì)算終止,輸出結(jié)果;如果不滿足,按照壓縮因子粒子群算法的更新公式,將其轉(zhuǎn)到第3步繼續(xù)迭代,直到滿足迭代條件,則迭代終止,輸出結(jié)果。

    4 算例分析

    采用由風(fēng)電場、梯級(jí)水電站、火電廠構(gòu)成的典型電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行仿真算例求解分析。該算例模型中包含有:8臺(tái)風(fēng)電機(jī)組,4臺(tái)水電機(jī)組,10臺(tái)火電機(jī)組組成的風(fēng)—水—火電力系統(tǒng),并以系統(tǒng)24 h負(fù)載變化為依據(jù)進(jìn)行算例分析。以24 h為調(diào)度周期,1 h為1個(gè)調(diào)度時(shí)段,共24個(gè)時(shí)段,并用Matlab進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。

    所用CFPSO中最大迭代次數(shù)為T=200,學(xué)習(xí)因子c1=c2=1.5,λ=0.6,位置最大值為Xmax=1,位置最小值為Xmin=-1,速度最大值為Vmax=1,速度最小值為Vmin=-1。PSO參數(shù)為:c1=1.5,c2=1.5,慣性因子ωmax=0.8,ωmin=0.1。而所對比的基本PSO參數(shù)相同,種群規(guī)模均取50,迭代次數(shù)均取200進(jìn)行求解,所得的迭代曲線如圖1所示。

    表1為CFPSO與PSO最終結(jié)果對比。通過圖1和表1可以看出,CFPSO迭代到第17代就基本趨于穩(wěn)定收斂,最終得到的綜合經(jīng)濟(jì)總成本為171 337.9元;而基本PSO迭代到第79代才趨于穩(wěn)定,最終得到的綜合總成本為1 733 799.5元。計(jì)算機(jī)結(jié)果證明了CFPSO算法在求解風(fēng)—水—火電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度問題中具有更優(yōu)的可行性與先進(jìn)性。

    表1 CFPSO與PSO最終結(jié)果對比

    5 結(jié)論

    通過典型算例仿真驗(yàn)證了所提出模型和求解方法的有效性,為解決風(fēng)—水—火電力系統(tǒng)短期多目標(biāo)智能優(yōu)化調(diào)度問題提供了新的途徑。

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