[发明专利]一种利用改进狼群算法的含风电场电力系统优化调度方法

权利要求书

1.一种利用改进狼群算法的含风电场电力系统优化调度方法，其特征在于：首先，建立风力发电成本模型和火力发电成本模型，风力发电成本是预期成本、风速较小时产生的高估成本和风速较大时产生的低估成本之和；火力发电成本考虑了火电机组的阀点效应；然后，建立包括目标函数和约束条件的含风电场电力系统优化调度模型，目标函数是风力发电成本与火力发电成本之和的最小值，约束条件包括功率平衡约束、输出功率约束和爬坡率约束；最后，利用改进的狼群算法对含风电场电力系统优化调度模型进行求解，实现含风电场电力系统优化调度。

2.一种利用改进狼群算法的含风电场电力系统优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：建立风力发电成本模型和火力发电成本模型；

步骤2：建立包括目标函数和约束条件的含风电场电力系统优化调度模型；

步骤3：利用改进的狼群算法对含风电场电力系统优化调度模型进行求解。

3.根据权利要求2所述一种利用改进狼群算法的含风电场电力系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤1中，在建立风力发电成本模型时，考虑风能间歇性和随机性以和风功率预测存在误差的特点，引入了预期成本、高估成本和低估成本；

风电预期成本是指风电场在生产过程中的基本运行维护费用，预期成本的计算公式如下：

其中，F_Wcost为风电预期成本，T表示设定的时间，t表示时刻，j表示风电机，P_Wj,t为t时刻第j台风电机的输出功率实际值，N_W为接入电力系统的风机数量；C_W为风电机组预期成本系数；

风电高估成本是指当风速较小或由于其他外界因素导致风电实际输出功率小于预测功率时，利用电力系统的备用容量补充这部分的功率差额产生的成本，高估成本的计算公式如下：

其中，F_W+为风电高估成本，P_Sj,t为t时刻第j台风电机的输出功率预测值，P_Wj,t为t时刻第j台风电机的输出功率实际值，C_W+为风电机组高估成本系数；

风电低估成本是指当风速较大时导致风电机实际输出功率大于预测功率时，考虑到环保需要，选择适当降低火电机组的出力，这样也会消耗部分成本，低估成本的计算公式如下：

其中，F_W-为风电预期成本，C_W-为风电机组低估成本系数；

风电机组总成本是预期成本、高估成本和低估成本之和，为：

F_W＝F_Wcost+F_W++F_W-。

4.根据权利要求2所述一种利用改进狼群算法的含风电场电力系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤1中，火力发电成本包括煤的成本，火电机组在发电过程中，汽轮机气门打开时，火电机组耗量特性曲线上会出现一个阀点，形成阀点效应，考虑该部分成本，火电机组的发电成本为：

其中，T表示设定的时间，_t表示时刻，N_G为火电机组数量，i表示火电机组，F_G为火电机组的发电成本，为第i台火电机组输出功率的下限，f_i为火电机组的成本系数，a_i，b_i，c_i均为第i台火电机的成本系数，e_i为考虑阀点效应对应的第i台火电机组成本系数，P_i,j为t时刻第i台火电机组的输出功率。