[发明专利]基于离散粒子群和拉格朗日乘数算法的机组组合优化方法

摘要

本发明属于电力系统调度自动化技术领域，旨在提供一种基于离散粒子群和拉格朗日乘数算法的机组组合优化方法。本发明以发电机组运行成本为优化目标，将离散粒子群算法和拉格朗日乘数算法结合，包括下列步骤：随机生成初始开停机矩阵；对不满足最小开停机约束的矩阵作变换；对可满足功率约束条件的开停机矩阵用拉格朗日乘数法求解功率分配方案；计算矩阵适应值；更新个体最优值和全局最优值；更新粒子速度和矩阵元素；达到迭代次数后输出最优功率分配矩阵和适应值。采用本发明的方法可以有效提高电力系统资源配置能力，减小机组运行成本。

主权项

1.一种基于离散粒子群和拉格朗日乘数算法的机组组合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化参数，确定机组组合优化的调度周期、机组数量、各时段的电力负荷、旋转备用负荷、每个发电机机组的参数，确定离散粒子群算法和拉格朗日乘数算法的参数；所述每个发电机机组的参数包括：启动耗量函数、发电费用函数、最大/最小输出功率、最短开/停机时间；(2)根据发电机机组的参数建立满足机组运行约束条件下，机组运行成本最小化的模型，机组组合优化的目标函数：minf=Σt=1T[Σj∈NG(It,j·F(Pt,j))+St,j]]]>其中，F(Pt,j)=ajPt,j2+bjPt,j+cj]]>约束条件：Σj∈NGIt,j·Pt,j=Dt]]>Σj∈NGIt,j·Pmax,j≥Dt+Rt]]>P_min，j＜P_t，j＜P_max，jTt,jON≥MUTj]]>Tt,jOFF≥MDTj]]>上述公式中：NG和T分别为发电机机组的总数和调度周期时间；I为开停机分配矩阵，矩阵元素为整数0，1变量，I_t，j为0表示第t时段第j台机组停机，I_t，j为1表示第t时段第j台机组开机；F(P_t，j)为t时段第j台机组的发电费用函数，P_t，j为第t时段第j台机组输出功率；S_t，j为t时段第j台机组的启动费用函数，CSH_j为该机组的冷/热启动临界时间，C_H，j为热启动费用，C_C，j为冷启动费用；a_j，b_j和c_j为第j台机组的发电费用特性参数；D_t表示第t时段系统总负荷；R_t为系统旋转备用；P_min，j和P_max，j分别表示第j台机组的最小和最大输出功率；和表示第j台机组在第t时段的累积开机和停机时间；MUT_j和MDT_j表示第j台机组的最小开机和最小停机时间；(3)根据步骤(2)的参数，随机生成开停机分配矩阵I；(4)判断I的列向量是否满足步骤(2)中最小开/停机约束条件，对不满足条件的列向量作变换；(5)判断I的行向量是否可能满足步骤(2)中功率平衡和旋转备用约束条件，对无法满足条件的I，将其适应值赋予一个预设的给定值，执行步骤(8)，对满足条件的I执行步骤(6)；(6)对I中的各时段开停机计划用拉格朗日乘数算法作负荷经济分配，得到每个开停机分配矩阵下的最优负荷经济分配矩阵；(7)计算函数适应值；(8)选择适应值中的最优解，更新个体最优值和全局最优值；(9)更新每个粒子的速度，根据速度求取新的I各个元素值；(10)判断是否达到步骤(1)设定的迭代次数，如果没达到，返回到步骤(4)，如果达到，执行步骤(11)；(11)输出最优的负荷经济分配矩阵和此时的适应值，优化结束。