[发明专利]一种发电机组检修计划优化的最小失负荷期望模型计算方法

摘要

本发明涉及一种发电机组检修计划优化的最小失负荷期望模型计算方法，步骤1设定粒子个数Np、最大迭代次数M，惯性系数最大值wmax和最小值wmin，学习因子c1，c2，并随机初始化各个粒子的值和速度，其中，粒子分为常规机组部分和风电机组部分常规机组部分为各机组开始检修时间列向量；风电机组部分为T阶列向量，T为安排检修总时段数，若该风电场在时段t有检修任务，则该T阶列向量的第t个元素为1，否则为0。本发明有益的效果是本发明的方法通过考虑发电机组随机停运下可能产生的失负荷容量期望值对发电机组检修计划进行合理优化，减小甚至消除产生失负荷的可能性，保障系统安全稳定运行。

主权项

一种发电机组检修计划优化的最小失负荷期望模型计算方法，其特征是：步骤1：设定粒子个数Np、最大迭代次数M，惯性系数最大值wmax和最小值wmin，学习因子c1，c2，并随机初始化各个粒子的值和速度，其中，粒子分为常规机组部分和风电机组部分：常规机组部分为各机组开始检修时间列向量；风电机组部分为T阶列向量，T为安排检修总时段数，若该风电场在时段t有检修任务，则该T阶列向量的第t个元素为1，否则为0；步骤2：根据各粒子的初始值，通过cplex求解各机组出力，即求解特定发电机组检修计划下的最优出力分配子问题；步骤3：计算各粒子适应值，将适应值最小的粒子设定为初始全局最优解pg，当前各粒子值设为各粒子的初始历史最优解pi；步骤4：更新粒子值和速度，为防止算法过早收敛，当更新过后新产生的粒子一旦与pg相同，该粒子随机跳变为满足约束的任意值；步骤5：通过cplex计算各粒子所代表检修计划下各机组出力，并计算各粒子适应值；步骤6：更新全局最优解pg，各粒子历史最优解pi；步骤7：判断是否达到最大迭代次数，如果没有达到，返回步骤4，如果达到，结束程序并输出全局最优解pg。