[发明专利]一种考虑大规模风电接入的发电机组检修计划最小失负荷期望方法

权利要求书

1.一种考虑大规模风电接入的发电机组检修计划最小失负荷期望方法，其步骤包括：

1)设定粒子个数N_p、最大迭代次数M，惯性系数最大值w_max和最小值w_min，学习因子c₁，c₂，并随机初始化各个粒子的值和速度；其中，粒子分为常规机组部分和风电机组部分：常规机组部分为各机组开始检修时间列向量；风电机组部分为T阶列向量，T为安排检修总时段数，若该风电场在时段t有检修任务，则该T阶列向量的第t个元素为1，否则为0；粒子速度也分为常规机组部分和风电机组部分，按照上述规则随机设定初始值；

2)根据各粒子的初始值，通过cplex求解各机组出力，即求解特定机组检修计划下的最优出力分配子问题，在特定机组检修计划下，所示失负荷期望为常数，该问题为线性规划问题；

3)根据minΣt=1TΣi=1N[aipit(1-xit)+Citxit]+fOC*Th*Σt=1TΣi=1Nn(Fi*Eit)]]>计算各粒子适应值，将适应值最小的粒子设定为初始全局最优解p_g，当前各粒子值设为各粒子的初始历史最优解p_i；

4)更新粒子值和速度，其中粒子的常规机组部分按vi=int{[wmax-(wmax-wmin)jM]vi+c1r1(pi-xi)+c2r2(pg-xi)},]]>x_i＝x_i+v_i更新，风电机组部分按vi=[wmin+(wmax-wmin)jM]*r*(pg-xi),]]>x_i＝x_i+v_i更新，为防止算法过早收敛，当更新过后新产生的粒子一旦与p_g相同，该粒子随机跳变为满足约束的任意值；

5)通过cplex计算各粒子所代表检修计划下各机组出力，并计算各粒子适应值；

6)更新全局最优解p_g，各粒子历史最优解p_i；

7)判断是否达到最大迭代次数，如果没有达到，返回步骤4)，如果达到，结束程序并输出全局最优解p_g。