[发明专利]分群萤火虫方法及基于该方法的电力调度系统、方法

说明书

技术领域

本发明关于一种分群萤火虫方法及基于该方法的电力调度系统、方法，特别是涉及一种分群萤火虫方法及基于分群萤火虫方法的含风电场的电力调度系统、方法。

背景技术

对于含风电场的电力系统的经济调度问题，目前由很多种解决方法，主要的方法有粒子群算法及其改进，这些方法在含风电场的电力系统的调度问题中，首先建立机组发电的模型，提出调度的主要目标，列出约束条件，然后将优化算法应用于机组出力的分配优化方面，以取得最优的调度方案，使得发电能满足需求并且成本最低。

然而，对于粒子群算法，其不足之处在于种群可能无法避免陷入局部极值，使得算法无法继续优化下去，种群可能无法找到最优解，进而无法求得最优的调度方案。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明之目的在于提供一种分群萤火虫方法及基于该方法的电力调度系统、方法，其通过分群萤火虫方法，不仅合理的配置各个机组的出力，使得电力系统的发电能满足负荷需求并且成本低，系统稳定安全，而且其通过分群和合群的循环来共享信息，避免种群陷入局部极值，最终能求得更好的调度方案。

为达上述及其它目的，本发明提出一种分群萤火虫方法，包括如下步骤：

步骤一，设置各项参数及初始化种群；

步骤二，计算各萤火虫粒子的目标值，按目标值优劣对种群进行排序；

步骤三，对该种群进行分群操作；

步骤四，各子种群按照萤火虫算法独立并行进化寻优，当达到迭代次数后，各子种群停止进化寻优；

步骤五，把所有的子种群合并为一个种群，然后对总的种群按照基本萤火虫算法进行寻优进化，达到迭代次数后重新分群，重复步骤二至步骤五，直到满足总迭代次数迭代完毕或者达到实验精度要求。

进一步地，于步骤一中，该各项参数包括迭代次数、种群规模及分群规模。

进一步地，于步骤二中，根据目标值的评价函数计算各个萤火虫粒子的目标值，按目标值优劣对种群进行排序，从优到劣或者从劣到优。

进一步地，于步骤三中，第1个粒子进入第1个子种群，第2个粒子进入第2个子种群，按照如此方式依次到第m个粒子进入第m个子种群，第m+1个粒子被分配到第一个子种群，直到第m+n个粒子进入第m个子种群，循环往复，直到最后一个粒子被指定完毕，分群结束。

进一步地，萤火虫被吸引向全局最优解个体的更新公式为：

x_i＝x_i+a×(x_best-x_i)

a表示移动步长，x_best为种群中最亮的萤火虫所处的位置。

进一步地，该步长参数由相对吸引度大小决定，萤火虫向相对吸引度比较大的个体移动的步长比较长，而对于相对吸引度比较小的个体则移动的距离比较短。

为达到上述及其他目的，本发明还提供一种基于分群萤火虫方法的电力调度系统，用于含风电场的电力系统，至少包括：

初始化种群模组，将各风电机组及火电机组视为萤火虫，设置各项参数，初始化种群；

排序模组，计算各萤火虫粒子的目标值，按目标值优劣对种群进行排序；

分群模组，对该种群进行分群操作；

并行独立寻优模组，用于将各子种群按照萤火虫算法独立并行进化寻优，当达到迭代次数后，各子种群停止进化寻优；

合并模组，把所有的子种群合并为一个种群，然后对总的种群按照基本萤火虫算法进行寻优进化；

重新分群模组，于该合并模组寻优进化达到迭代次数后重新分群，并重复进行排序、分群、并行独立寻优、合并操作，直到满足总迭代次数迭代完毕或者达到实验精度要求。

进一步地，在该系统中，当发电出力总合小于负荷需求时，备用罚函数：

F_reserve＝C_r(P_load-P_G-P_w.average)

当发电出力总合大于符合需求时，盈余罚函数：

F_surplus＝C_s(P_G+P_w.average-P_load)