[发明专利]一种冷热电联供综合能源利用系统优化调度方法

权利要求书

1.一种冷热电联供综合能源利用系统优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、获取优化时段的光伏、风力预测发电量、用户的冷、热、电负荷预测以及电价信息；

S2、将各优化时段的分时电价和风力、风力预测发电量以及负荷作为系统的输入，以燃气轮机、常规发电机组、备用发电机组以及蓄电池出力为决策变量，通过PSO-CS联合搜索算法得到各发电机组各时段最优的出力大小。

2.根据权利要求1所述的一种冷热电联供综合能源利用系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤S2中，对冷热电联供综合能源利用系统优化问题，以燃气轮机、常规发电机组、备用发电机组以及蓄电池出力大小为决策变量，考虑调度系统的分时电价信息和需求响应信息，进而构建冷热电联供综合能源利用系统优化调度模型，冷热电联供综合能源利用系统优化调度模型包括：

以运行费用和环境治理费用为目标，以功率平衡、各出力机组功率限制为约束条件，对设备调度策略进行优化，构建冷热电联供综合能源利用系统优化调度模型；目标函数如下：

式中，cost_tot为日运行总费用，为t设备在i时刻的运行费用，为t设备在i时刻的环境治理费用，为t设备在i时刻的燃料费用。

3.根据权利要求1所述的一种冷热电联供综合能源利用系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤S2中，PSO-CS联合搜索算法为：算法下层分为多个群落，在每个群落中使用PSO算法更新公式，之后将优化结果送入到上层进行CS算法优化，优化后的结果再返回到上层；PSO算法的速度、位置更新公式如下：

v_i,k+1＝ω*v_i,k+c₁*rand.*(position_i,best-position_i,k)+c₂*rand.*(position_best-position_i,k)+c₃*rand.*(position_sc-position_i,k)

position_i,k+1＝position_i,k+v_i,k+1

式中v_i,k为第i个粒子第k次迭代速度rand为0-1之间的随机数向量，position_i,best为第i个粒子的历史最优解的位置，position_best为当前最优粒子的位置，position_sc为该粒子所在种群的最优粒子位置；ω、c₁、c₂、c₃在本发明中取0.7、1.5、1.5、1.5；更新后的粒子速度若超过了允许范围，则将速度的上限或下限作为粒子的速度；与速度更新公式类似，粒子位置若超过了允许范围，则将位置的上限或下限作为粒子的位置；

CS算法的更新公式如下：

CS算法主要包括更新鸟巢位置和重建鸟巢两个步骤；鸟巢位置采用levy飞行来更新，飞行后的鸟巢位置若优于原先位置，则鸟巢位置更新为飞行后的鸟巢位置，之后根据概率来确定是否需要重建鸟巢；Levy飞行公式与重建鸟窝公式如下：

X_t+1＝X_t+α.*Levy(β)

其中X_t为鸟窝位置，α为步长缩放因子，本发明中取1，Levy(β)为levy飞行随机路径，β在本发明中取1.5；

levy飞行随机路径为：

式中其中u～N(0,σ²)，v～N(0,1)，

鸟窝重建公式为

X_t+1＝X_t+rand.*Heaviside(Pa-ε).*(X_i-X_j)

式中Heaviside(x)为跳跃函数，当x大于0时等1，否则等0，X_i、X_j为任意两个鸟窝位置；Pa为鸟窝重建概率，ε为0-1之间的随机数。