[发明专利]一种高维度电力系统环境经济调度方法及系统

权利要求书

1.一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，包括：

获取电力系统运行参数，构建电力系统环境经济调度多目标优化模型；

计算所构建多目标优化模型的优化目标值，构建数据驱动代理模型；

采用改进的快速非支配遗传算法求解所述数据驱动代理模型，通过隶属度函数获取所求解模型的全局最优解，完成电力系统环境经济的优化调度。

2.如权利要求1中所述的一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，所获取的电力系统运行参数包括：节点参数；调度时段内有功负荷和无功负荷；节点电压幅值、相角，以及该节点所能承受的最大、最小电压；发电机节点输出的有功、无功，以及该节点所能承受输出的最大、最小有功无功功率；每台发电机允许输出的最大有功、无功功率；以及包括支路电阻、电抗、电纳标幺值，长/短距离输电支路所允许的容量，以及该支路所允许的最大、最小相位角度在内的支路参数；

所述电力系统环境经济调度多目标优化模型的目标函数包括污染气体排放量和燃料成本；

所述电力系统环境经济调度多目标优化模型的约束条件包括发电机有功约束、无功上下限约束、功率平衡约束、节点电压幅值约束和线路潮流约束。

3.如权利要求1中所述的一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，计算所构建多目标优化模型的优化目标值的过程包括：

根据多目标优化模型的约束条件，求解出满足多个约束条件的多目标优化模型；

根据求解结果和多目标优化模型，计算求解结果所对应的优化目标值；

根据求解结果和求解结果所对应的优化目标值，构建基于克里金模型的数据驱动代理模型。

4.如权利要求3中所述的一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，随着改进快速非支配遗传算法的进行，所构建的基于克里金模型的数据驱动代理模型在线更新。

5.如权利要求3中所述的一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，采用改进的快速非支配遗传算法求解所述数据驱动代理模型，求取非支配解，得到多目标优化模型优化目标的帕累托最优前沿。

6.如权利要求5中所述的一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，所采用改进的快速非支配遗传算法的具体过程为：

通过减小种群中远离帕累托前沿的个体与位于帕累托前沿的个体之间的距离来提高收敛性；

通过增大距离太近的种群中的个体之间的欧氏距离来提升均匀性；

通过线性映射帕累托前沿和种群中的边缘粒子来提升延展性；

通过克隆边缘粒子来提升局部搜索能力和全局搜索能力。

7.如权利要求1中所述的一种高维度电力系统环境经济调度方法，其特征在于，通过隶属度函数获取所求解模型的全局最优解的具体过程为：

计算多目标优化模型优化目标函数的非支配解所对应的隶属度函数值；

对所得到的隶属度函数值进行正则化计算；

求取正则化计算后的隶属度函数值取得最大值时所对应的非支配解，即全局最优解。

8.一种高维度电力系统环境经济调度系统，其特征在于，包括：

获取模块，其被配置为获取电力系统运行参数，构建电力系统环境经济调度多目标优化模型；

计算模块，其被配置为计算所构建多目标优化模型的优化目标值，构建数据驱动代理模型；

调度模块，其被配置为采用改进的快速非支配遗传算法求解所述数据驱动代理模型，通过隶属度函数获取所求解模型的全局最优解，完成电力系统环境经济的优化调度。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的高维度电力系统环境经济调度方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的高维度电力系统环境经济调度方法中的步骤。