基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種火電廠發(fā)電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化技術(shù)，特別涉及一種基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重 粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 為了促進(jìn)電力事業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展，我國在上世紀(jì)90年代提出"廠網(wǎng)分開，競價(jià) 上網(wǎng)"的策略，將電力運(yùn)營逐漸轉(zhuǎn)向市場(chǎng)化。而廠級(jí)負(fù)荷優(yōu)化分配問題能夠有效提高電廠的 經(jīng)濟(jì)效益，既響應(yīng)了國家節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略需求，同時(shí)適應(yīng)了電力生產(chǎn)市場(chǎng)化 的策略，具有重要的研宄意義。
[0003] 電廠廠級(jí)負(fù)荷優(yōu)化分配問題研宄在優(yōu)化理論方面的傳統(tǒng)方法包括等微增率法、優(yōu) 先順序法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、智能優(yōu)化法等。在計(jì)算過程中，等微增率法以目標(biāo)函數(shù)對(duì)各負(fù)荷變 量的一階偏導(dǎo)相等來求解負(fù)荷值，然后判斷結(jié)果是否滿足約束條件。雖其原理簡單，但卻要 求機(jī)組能耗特性曲線光滑連續(xù)且為凸集；動(dòng)態(tài)規(guī)劃法是根據(jù)貝爾曼優(yōu)化原理，把一個(gè)多階 段最優(yōu)策略問題轉(zhuǎn)化為一系列單階段最后決策問題來求解，但難以把實(shí)際約束條件和機(jī)組 功率變化速率等限制考慮在內(nèi)，使用起來不夠靈活。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明是針對(duì)電力負(fù)荷優(yōu)化分配的重要性問題，提出了一種基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒 子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法，該方法先是根據(jù)發(fā)電機(jī)組的煤耗特性參數(shù)擬合煤耗特 性曲線并建立負(fù)荷優(yōu)化分配模型，通過罰函數(shù)法將其轉(zhuǎn)化為非約束問題，結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán) 重粒子群算法將總調(diào)度負(fù)荷分配給各臺(tái)機(jī)組，最終得到各個(gè)單元機(jī)組最優(yōu)的負(fù)荷分配結(jié) 果，減少了火電機(jī)組的煤耗率，對(duì)推進(jìn)國家節(jié)能減排具有積極向上的意義。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方 法，通過熱力學(xué)試驗(yàn)建立各個(gè)單元機(jī)組負(fù)荷與標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量的函數(shù)關(guān)系，將總煤耗量F(P i) 最小作為目標(biāo)函數(shù)，在電廠機(jī)組運(yùn)行各類約束條件、不同燃料和不同運(yùn)行限制條件影響的 基礎(chǔ)上，用罰函數(shù)將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為非約束問題進(jìn)行建模，將負(fù)荷平衡約束條件計(jì)入目標(biāo) 函數(shù)，再結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群算法，最優(yōu)的分配每臺(tái)發(fā)電機(jī)組的最優(yōu)負(fù)荷。
[0006] 所述用罰函數(shù)法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，即引入罰函數(shù)將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為非約束問 題求解，將負(fù)荷平衡約束條件計(jì)入目標(biāo)函數(shù)，引入罰函數(shù)后的目標(biāo)函數(shù)為：
[0007]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法，其特征在于，通過熱 力學(xué)試驗(yàn)建立各個(gè)單元機(jī)組負(fù)荷與標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量的函數(shù)關(guān)系，將總煤耗量F(P i)最小作為 目標(biāo)函數(shù)，在電廠機(jī)組運(yùn)行各類約束條件、不同燃料和不同運(yùn)行限制條件影響的基礎(chǔ)上，用 罰函數(shù)將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為非約束問題進(jìn)行建模，將負(fù)荷平衡約束條件計(jì)入目標(biāo)函數(shù)，再結(jié) 合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群算法，最優(yōu)的分配每臺(tái)發(fā)電機(jī)組的最優(yōu)負(fù)荷。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法，其特 征在于，所述用罰函數(shù)法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，即引入罰函數(shù)將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為非約束問 題求解，將負(fù)荷平衡約束條件計(jì)入目標(biāo)函數(shù)，引入罰函數(shù)后的目標(biāo)函數(shù)為：
η是全廠總發(fā)電機(jī)組臺(tái)數(shù)，。是罰系數(shù)，F(xiàn)i (Pi)為第i臺(tái)單元機(jī)組的標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量； Pi為第i臺(tái)單元機(jī)組的發(fā)電功率，D是總調(diào)度負(fù)荷。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法，其特 征在于，所述結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群算法，把機(jī)組負(fù)荷視為粒子位置，總煤耗量視為適應(yīng) 度函數(shù)；先在負(fù)荷的上下限范圍內(nèi)隨機(jī)生成一組負(fù)荷值，通過比較每組負(fù)荷的適應(yīng)度函數(shù)， 選擇第一迭代的極值負(fù)荷和最優(yōu)負(fù)荷；按照粒子群的速度、粒子更新公式，對(duì)負(fù)荷進(jìn)行更 新；再次比較適應(yīng)度值，選擇第二次迭代后的極值負(fù)荷和最優(yōu)負(fù)荷；直至滿足迭代條件為 止，輸出最終使總煤耗量最小的機(jī)組負(fù)荷值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法，先通過熱力學(xué)試驗(yàn)建立各個(gè)單元機(jī)組負(fù)荷與標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量的函數(shù)關(guān)系，根據(jù)發(fā)電機(jī)組的煤耗特性參數(shù)擬合煤耗特性曲線并建立負(fù)荷優(yōu)化分配模型，在電廠機(jī)組運(yùn)行各類約束條件、不同燃料和不同運(yùn)行限制條件影響的基礎(chǔ)上，通過罰函數(shù)法將其轉(zhuǎn)化為非約束問題，結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群算法將總發(fā)電功率分配給各臺(tái)機(jī)組，最終得到各個(gè)單元機(jī)組最優(yōu)的負(fù)荷分配結(jié)果，減少了火電機(jī)組的煤耗率，在不對(duì)電廠硬件設(shè)施進(jìn)行改造的前提下，僅需對(duì)各個(gè)單元機(jī)組的負(fù)荷指令重新分配，就能有效提高電廠運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，并確保能源綜合化利用及節(jié)能減排，對(duì)推進(jìn)國家節(jié)能減排具有積極向上的意義。
【IPC分類】H02J3-46, G06Q10-04, G06Q50-06
【公開號(hào)】CN104636821
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510025785
【發(fā)明人】彭道剛, 黃麗, 張 浩, 夏飛, 李輝, 錢玉良, 羅志疆, 張楠
【申請(qǐng)人】上海電力學(xué)院
【公開日】2015年5月20日
【申請(qǐng)日】2015年1月19日