[發明專利]一種基于模擬退火算法的考慮多因素的產能端功率分配方法

有效

• 申請號: 201811331386.9
• 申請日: 2018-11-09
• 公開（公告）號: CN109447369B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 楊秦敏;劉廣侖;范海東;馮時;陳積明;孫優賢;李清毅;周君良;關鍵;俞榮棟
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜;邱啟旺

1.一種基于模擬退火算法的考慮多因素的產能端功率分配方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)獲取能源互聯網產能端多種能源形式的產能設備，產能設備的編號M表示為：

其中，n為產能端的產能設備數量，產能設備在時刻t可發功率P表示為：

其中，P_i(t)為產能設備i在時刻t的可發功率；

(2)將產能設備的壽命損耗率γ_P與運行功率的關系設置為指數模型，表示為：

其中，γ₀為該設備沒有運行時的自然損耗率，b為待擬合常數，P為實際功率，P_n為額定功率；

引入關于使用時間的修正系數γ_t(t)，設置為分段函數模型，表示為：

其中，T_n為設備始終處于額定功率下的使用壽命，則修正之后的設備總壽命損耗率γ(P,t)表示為：

γ(P,t)＝γ_P·γ_t(t)

當設備始終處于滿載狀態，即額定功率運行狀態下，壽命損耗率γ(P,t)由1下降至閾值α時無法繼續使用，滿足：

每個設備有其對應的α,T_n,γ₀值，由此擬合出設備損耗率模型中的b值；

當設備分別處于過載、滿載與輕載運行狀態時，壽命損耗率γ(P,t)同樣在下降至閾值α時無法繼續使用，則設備實際運行壽命T滿足條件：

其中，T₁,T₂,T₃為設備分別在過載、滿載、輕載運行狀態下的運行時間，由此條件分配T₁,T₂,T₃值，即設備處于不同運行狀態的持續時間；

在功率分配中，每個產能設備根據自身壽命損耗率的模型控制其處于過載、滿載及輕載運行狀態的時間，不同的運行狀態對應不同的產能性能，通過建立模糊規則表示與使用時間相關的性能系數W_age，模糊規則的應用如下表示：

(3)獲取能源互聯網中不同能源類型負荷的功率需求，表示為：

P_L(t)＝[P_L1(t),P_L2(t),...,P_Ls(t)]

其中，s為負荷總數，P_Lj(t)為負荷j在t時刻所需功率；每個產能設備能夠同時向多個負荷進行供能，產能設備i向s個負荷進行供能的分配表示為：

其中，α_ij為產能設備i向負荷j發送功率與自身可發最大功率的百分比，滿足條件α_i1+α_i2+...+α_is≤1；

(4)產能設備向負荷供能時首先需要將自身的能源類型轉換為負荷需求的能源類型，對應的轉換效率η_c表示為：

其中，η_cij為產能設備i的能源類型轉換為負荷j所需能源類型轉換的效率；

產能設備將能源類型轉換為負荷需求的能量類型之后，在向負荷傳輸過程會造成能量的損耗，傳輸效率η_t表示為：

其中，D_ij為產能設備i與負荷j的能量傳輸距離，δ_j為負荷j所需能量類型對應的單位傳輸距離的能量損耗率；

(5)獲取不同能源類型各自的實時價格C(t)，表示為：

其中，C_i(t)為產能設備i對應能源類型在t時刻的實時價格，能源類型相同的產能設備對應實時價格相同，為了便于將價格因素與其他因素進行運算，將實時價格C_i(t)歸一化至0到1之間的系數表示為：

(6)不同能源類型產能時對環境的影響不同，使用模糊規則對環境效益系數W_en進行評估，風力發電和光伏發電的環境效益定義為高，天然氣產能的環境效益定位為正常，火力發電的環境效益定義為低，模糊規則的應用如下：

(7)在功率分配中綜合考慮產能設備使用壽命、能量轉換效率、能量傳輸效率、能源實時價格以及環境效益五項因素來進行產能的分配，五項因素的考慮權重W表示為：

W＝[w₁,w₂,w₃,w₄,w₅]

其中，w_k表示第k項因素的權重，滿足w₁+w₂+w₃+w₄+w₅＝1；

(8)對于負荷j，在t時刻每個產能設備向其供能的占比β(t)表示為：

β_j(t)＝[β_1j(t),β_2j(t),...,β_nj(t)]

其中，β_ij(t)為t時刻產能設備i向負荷j供能與負荷所需能量的占比，滿足β_1j+β_2j+...+β_nj＝1，則t時刻向負荷j供能分配方案的性能指標為：

目標函數為在時間周期T_duration內所有負荷的性能指標之和，表示為：

目標函數越大，對應的分配方案越好，約束條件為：

對任意負荷j，都有

其中，n_j為向負荷j進行供能的產能設備個數，P_ij為產能設備i向負荷j供能的實際功率，滿足條件：

其中，為產能設備i向負荷j供能時所發最大功率，滿足：

(9)采用啟發式的模擬退火算法求解目標函數，獲取最佳功率分配方案，即每個設備向每個負荷實際所發功率與自身可發最大功率的占比；目標函數的求解過程具體如下：

(9.1)選取滿足約束條件的每個設備向每個負荷進行供能的功率與自身所發最大功率的隨機占比作為初始占比，初始占比為s·n矩陣，并計算此時的目標函數值f₁作為參考點，設定總擾動次數K、總接受次數Q、初始溫度t₀、降溫速率β；

(9.2)在占比初值進行擾動，得到新的占比變量，選取滿足約束條件的變量并計算目標函數值f_k，如果f_k大于f_k-1，則接受概率P＝1，選擇接受概率P＝1的擾動點作為新的參考點，同時如果f_k大于歷史記錄的最大函數值f_max，將f_max更新為f_k；如果f_k小于擾動前的f_k-1，參考Metropolis計算接受概率P；當接受次數達到總接受次數Q時，執行步驟(9.4)，否則執行步驟(9.3)；

(9.3)令k＝k+1，重復執行步驟(9.2)，直到達到設定的擾動次數K時，對當前環境降溫至t_new＝β·t_current，t_current為降溫前的溫度，并將k置1，重新執行步驟(9.2)；

(9.4)擾動停止，得到歷史記錄的目標函數最大值，并得到該函數值對應的占比變量位置，即最佳分配方案。