[发明专利]基于改进NBI法的多目标机组组合优化方法

说明书

一种基于改进NBI法的多目标机组组合优化方法，根据发电机机组参数构建出多目标机组组合优化模型，然后基于改进NBI法将模型中的多目标问题转化为m个单目标问题，再根据线性化策略，对m个单目标问题中的二次不等式约束进行线性化处理，得到m个混合整数线性规划问题，得到Pareto前沿上m个均匀分布的非劣解，并以其中的折衷解作为多目标机组组合优化结果。本发明降低了原有二次约束求解的复杂性，很大程度上减小了计算时间，提高了整体的计算效率。

技术领域

本发明涉及的是一种电力系统控制领域的技术，具体是一种基于改进NBI法的多目标机组组合优化方法。

背景技术

随着电力工业的不断发展，环境污染问题日益严峻，在电力生产过程中有必要对污染气体的排放量进行控制。因此，作为电力系统调度运行重要环节的机组组合(unitcommitment，UC)也面临着新的挑战。传统的仅以经济成本最小为目标的机组组合问题中，忽略了机组污染气体排放对环境的影响，以经济成本最小求得的单目标最优解的污染气体排放量可能很大，不利于节能减排。因此，随着进一步研究，以经济成本最小与污染气体排放量最小为目标的多目标机组组合模型更具有应用价值，多目标机组组合模型的求解方法也有很多，包括拉格朗日松弛算法、结合优先顺序法的智能算法等，最后可以求得一系列的Pareto前沿上的非劣解，进而选取折衷解作为最终机组出力的参考设置。

法线边界交叉(NBI)法是求解复杂多目标问题的一种快速有效的方法。NBI法将多目标优化问题转换为一系列的单目标优化问题求解，最终得到Pareto前沿上均匀分布的非劣解。应用NBI法进行求解时，所得Pareto前沿上的非劣解可以均匀分布，最大限度的描绘出Pareto前沿的分布情况。但是传统NBI法由于在将多目标问题转换为单目标问题时引入了二次约束，求解时间长，降低了求解效率。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于改进NBI法的多目标机组组合优化方法，降低了原有二次约束求解的复杂性，很大程度上减小了计算时间，提高了整体的计算效率。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明根据发电机机组参数构建出多目标机组组合优化模型，然后基于改进NBI法将模型中的多目标问题转化为m个单目标问题，再根据线性化策略，对m个单目标问题中的二次不等式约束进行线性化处理，得到m个混合整数线性规划问题，得到Pareto前沿上m个均匀分布的非劣解，并以其中的折衷解作为多目标机组组合优化结果。

所述的多目标机组组合优化模型，通过获取发电机机组的各项约束参数构建得到，该模型以经济成本最小与污染气体排放量最小为目标，并根据改进NBI法中的线性化策略对其中的二次目标函数进行线性化处理，分别求解单目标条件下目标函数的最小值f_1min和f_2min，作为Pareto前沿的端点。

min F(x)＝{f₁(x),f₂(x)}

所述的多目标机组组合优化模型为：其中：目标函数的表达式为：f₁(x)为常规发电机组的一次能源消耗成本；a_i、b_i、c_i为机组i的成本系数；f₂(x)为发电机组的二氧化碳排放量；x_i，y_i，z_i为机组i的二氧化碳排放系数；为机组i在t时刻的有功功率；为机组i在t时刻的启停0-1状态变量，且表示机组处于开机状态；S_i为机组的启动成本；T代表时段数；N代表机组数。

所述的非劣解，采用优化工具对处理后的m个混合整数线性规划问题进行求解得到。

所述的线性化处理，具体包括以下步骤：

1)改进NBI法将多目标问题转换为m个单目标问题，即：