[发明专利]一种基于萤火虫算法的电力系统优化调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于萤火虫算法的电力系统优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电力系统的运行成本数据；所述运行成本数据，包括：发电成本和启停成本；

根据所述运行成本数据构建机组组合模型；所述机组组合模型包括：目标函数和约束条件；所述目标函数是以所述电力系统的总成本最小为目标构建的；所述约束条件包括：供需平衡约束、旋转备用约束、机组运行出力约束、启停时间约束和爬降坡约束；

采用萤火虫算法，根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，得到电力系统的最优调度方案；所述最优调度方案用于对电力系统的各机组出力进行调度。

2.根据权利要求1所述的基于萤火虫算法的电力系统优化调度方法，其特征在于，采用萤火虫算法，根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，得到所述电力系统的最优调度方案，具体包括：

采用萤火虫算法对所述目标函数进行非线性化约束处理，得到处理后的目标函数；

根据所述约束条件对所述处理后的目标函数进行求解，得到电力系统的最优调度方案。

3.根据权利要求2所述的基于萤火虫算法的电力系统优化调度方法，其特征在于，采用萤火虫算法对所述目标函数进行非线性化约束处理，得到处理后的目标函数，具体包括：

确定初始参数和萤火虫个体的初始位置；所述萤火虫个体为所述机组组合模型中的各个机组；所述初始参数包括：吸收系数、步长因子、空间维度和设定迭代次数；

根据所述空间维度确定粒子群；所述粒子群是由多个所述萤火虫个体组成的；

根据当前迭代次数下的参数组合，确定当前迭代次数下的所述粒子群中各个萤火虫个体的实时位置；所述参数组合，包括：步长因子和吸收系数；

根据所述实时位置，计算任意两个所述萤火虫个体的相对位置和相对亮度；

根据所述相对位置和所述相对亮度确定当前迭代次数下的吸引度值；

判断是否满足迭代停止条件；所述迭代停止条件为当前迭代次数达到设定迭代次数或者当前迭代次数下的吸引度值处于设定吸引度值区间；

若满足迭代停止条件，则将当前迭代次数下的参数组合作为最优的参数组合；

若不满足迭代停止条件，则根据当前迭代次数下的吸引度值对当前迭代次数下的参数组合进行更新，并将更新后的参数组合作为下一迭代次数下的参数组合，并返回“根据当前迭代次数下的参数组合，确定当前迭代次数下的所述粒子群中各个萤火虫个体的实时位置”的步骤；

根据最优的参数组合对所述目标函数进行处理，得到处理后的目标函数。

4.根据权利要求1所述的基于萤火虫算法的电力系统优化调度方法，其特征在于，所述目标函数为：

C_it＝a_iP_i,t²+b_iP_i,t+c_i；

F为电力系统的总成本；N为总机组数；T为运行周期；U_it为机组i在第t时段的状态；U_i,t-1为机组i在第t-1时段的状态；C_it为机组i在第t时段发电成本；a_i为机组i的二次项的成本系数；b_i为机组i的一次项的成本系数；c_i为机组i的常数项的成本系数；P_i,t为机组i在第t时段的有功出力；S_i为机组i的启动成本；S_hi为机组i的热启动成本；S_ci为机组i的冷启动成本；T_off为机组i的最小停机时间；X_off为机组i到第t时段已经连续停机的时间周期；H_csi为机组i的冷启动时间。

5.根据权利要求1所述的基于萤火虫算法的电力系统优化调度方法，其特征在于，所述供需平衡约束为：

其中，N为总机组数；T为运行周期；U_it为机组i在第t时段的状态；P_i,t为机组i在第t时段的有功出力；D_t为第t时段电力系统的负荷。