[發(fā)明專利]一種最小失棄風量的塔筒電梯供電優(yōu)化調(diào)度方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910381845.2
• 申請日: 2019-05-08
• 公開（公告）號: CN110120682B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝麗蓉;范偉明;程繼文;晁勤;李永東;李進衛(wèi);包洪印;張興旺;詹非凡
• 申請（專利權(quán)）人: 新疆大學
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/28;G06Q10/0631;G06Q50/06
• 代理公司: 北京君泊知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11496
• 代理人: 王程遠

1.一種最小失棄風量的塔筒電梯供電優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于，包括如下步驟：

(一)構(gòu)建塔筒電梯供電模式模型；

(二)構(gòu)建塔筒電梯日耗電量模型；

(三)構(gòu)建基于最小失棄風量的塔筒電梯供電優(yōu)化調(diào)度模型；

(四)引入進粒子算法并改進粒子算法；在粒子算法中，由于粒子具有一定的慣性速度，且總是跟隨最好粒子位置；當參數(shù)選擇不當，算法速率較低且粒子只能搜索一定的區(qū)域，不能搜索整個可行解空間，無法達到全局最優(yōu)；因而，為解決上述問題，改進粒子算法，將速度重新定義為粒子中元素的互換；因此重新定義常數(shù)與速度相乘的規(guī)則：一、速度中0元素不變；二、隨機選擇速度中若干個元素1與-1不變，其余的1和-1元素全變?yōu)?，確保了在改進后的粒子算法中，粒子能夠在大范圍搜索可行解，并有效提高算法的收斂速度；

(五)將改進后的粒子算法與實際結(jié)合完成對塔筒電梯供電調(diào)度方法的優(yōu)化；所述步驟(五)中，以式minF＝F_ty+F_dw-F_hc的經(jīng)濟性最優(yōu)為目標函數(shù)，對應粒子群算法的適應度值，確定是否達到迭代終止條件，最大迭代次數(shù)選取200次，初始值隨機設(shè)置，改進粒子群算法流程；將改進后的粒子算法與實際結(jié)合，而每一個粒子代表一個解，最后會形成一個解集，最后的結(jié)果與原檢修計劃及預測的棄風量進行對比，該棄風量與計劃檢修所需電量是否匹配，若匹配則無需修改檢修計劃，若不匹配則根據(jù)需要調(diào)整檢修計劃，完成對塔筒電梯供電調(diào)度方法的優(yōu)化；

所述步驟(一)構(gòu)建塔筒電梯供電模型為：

棄風量+儲能補償電量＝電梯消耗電量；

所述步驟(二)構(gòu)建塔筒電梯日耗電量模型為：

塔筒電梯日耗電量模型：

W_sum＝W_plan+(α₁+α₂+α₃)W

式中，W_sum——塔筒電梯實時日耗電總量；W_plan——按檢修計劃的塔筒電梯耗量；α₁,α₂,α₃——加權(quán)因子且為整數(shù)，由維修人員基本需求、風電機組故障和故障程度決定；W——電梯一次運行耗電量；其中

式中，W——電梯一次運行耗電量；K_f——為電梯輔助裝置內(nèi)部能耗系數(shù)；Q——電梯載荷量；SWP——電梯自重；g——重力加速度，H——塔筒高度；η_d——電動機效率；η——電梯效率；

所述步驟(三)構(gòu)建基于最小失棄風量的塔筒電梯供電優(yōu)化調(diào)度模型為：

minF＝F_ty+F_dw-F_hc

式中，F(xiàn)_ty——儲能成本；F_dw——風電場內(nèi)部購電成本；F_hc——儲能補償火電排污和環(huán)境治理成本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種最小失棄風量的塔筒電梯供電優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟(三)構(gòu)建基于最小失棄風量的塔筒電梯供電優(yōu)化調(diào)度模型中儲能成本F_ty包括投資成本和運營成本，其中：

投資成本為：

F_tz＝C_m×C_ap

式中，F(xiàn)_tz——儲能系統(tǒng)投資成本；C_m——儲能容量的單位系統(tǒng)造價；C_ap——儲能總?cè)萘浚?/p>

運營成本為：

式中，F(xiàn)_yy——儲能運營成本；K₁——儲能運行成本折中系數(shù)；

P_eni——儲能在時刻的有功輸出功率；t₁,t₂——儲能系統(tǒng)運行時間域。