[發(fā)明專利]一種基于負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線的快速機(jī)組組合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910481987.6
• 申請(qǐng)日: 2019-06-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110098638B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邵成成;馮陳佳;王雅楠;王錫凡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號(hào): H02J3/38
• 分類號(hào): H02J3/38;H02J3/46;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 安彥彥

一種基于負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線的快速機(jī)組組合方法，獲取負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)得到時(shí)序負(fù)荷曲線，對(duì)時(shí)序負(fù)荷曲線上的各點(diǎn)根據(jù)負(fù)荷值進(jìn)行聚類，得到各個(gè)負(fù)荷狀態(tài)；根據(jù)得到的各個(gè)負(fù)荷狀態(tài)，將負(fù)荷狀態(tài)相同的相鄰點(diǎn)歸并為一個(gè)負(fù)荷段，構(gòu)成負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線；基于得到的負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線建立機(jī)組組合模型，并求解，實(shí)現(xiàn)機(jī)組組合。本發(fā)明可以在較高的精度下有效提高大規(guī)模電力系統(tǒng)機(jī)組組合問(wèn)題的求解效率，得到系統(tǒng)發(fā)電方案，為大規(guī)模電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期運(yùn)行和中長(zhǎng)期生產(chǎn)模擬分析提供有力支撐。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線的快速機(jī)組組合方法。

背景技術(shù)

機(jī)組組合作為電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度理論的核心，是在以系統(tǒng)發(fā)電成本最小為目標(biāo)的基礎(chǔ)上，模擬電力系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度、安排各發(fā)電機(jī)組開(kāi)停機(jī)狀態(tài)和發(fā)電量的重要途經(jīng)。一直以來(lái)都是電力系統(tǒng)研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。合適的機(jī)組組合能夠優(yōu)化配置系統(tǒng)的發(fā)電資源，在滿足系統(tǒng)調(diào)峰和備用需求的基礎(chǔ)上盡可能使機(jī)組運(yùn)行在最佳工作點(diǎn)以提高機(jī)組運(yùn)行效率，從而提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

機(jī)組組合問(wèn)題是一個(gè)包含多個(gè)約束條件的非線性混合整數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，在數(shù)學(xué)上難以求得精確最優(yōu)解。目前針對(duì)機(jī)組組合問(wèn)題的研究方法大致可以分為以下幾類：(1)啟發(fā)式算法：如窮舉法和優(yōu)先順序法，但只能用于求解小規(guī)模機(jī)組組合；(2)數(shù)學(xué)優(yōu)化算法：如動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、拉格朗日松弛算法和混合整數(shù)規(guī)劃法，但是隨著系統(tǒng)規(guī)模增加，求解機(jī)組組合時(shí)長(zhǎng)大大增加；(3)智能算法：如遺傳算法和模擬退火算法，但是大都對(duì)參數(shù)選取的依賴性較高，容易陷入機(jī)組組合解局部最優(yōu)。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷增加，由于機(jī)組組合問(wèn)題變量眾多、約束復(fù)雜，求解時(shí)長(zhǎng)過(guò)長(zhǎng)甚至難以接受的問(wèn)題成為了制約電力系統(tǒng)發(fā)展的重要因素，因此，需找到一種快速機(jī)組組合方法，為電力系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)劃分析提供有力工具。

發(fā)明內(nèi)容

為解決以上問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提出了一種基于負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線的快速機(jī)組組合方法，通過(guò)對(duì)不同負(fù)荷水平進(jìn)行聚類，得到指定數(shù)量(可根據(jù)需求靈活調(diào)節(jié))的負(fù)荷狀態(tài)，由此構(gòu)成僅有有限數(shù)量負(fù)荷狀態(tài)的負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線，該曲線可保留負(fù)荷的時(shí)序特性并將時(shí)序約束納入考慮范圍；進(jìn)而針對(duì)負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線建立機(jī)組組合模型并求解，由于相比精確時(shí)負(fù)荷曲線，負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線的待求解變量維度從總時(shí)段數(shù)縮減為對(duì)應(yīng)于不同負(fù)荷狀態(tài)的分段數(shù)，問(wèn)題規(guī)模縮小，實(shí)現(xiàn)了求解時(shí)長(zhǎng)的縮小和效率的提升；為進(jìn)一步提升求解精度，將以上求得的機(jī)組開(kāi)停機(jī)狀態(tài)作為已知條件，再次求解基于精確時(shí)序負(fù)荷曲線的機(jī)組組合模型，由于原混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性優(yōu)化問(wèn)題，故可在非常短的時(shí)間內(nèi)得到精度更高的最終解。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種基于負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線的快速機(jī)組組合方法，包括以下步驟；

步驟一：獲取負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)得到時(shí)序負(fù)荷曲線，對(duì)時(shí)序負(fù)荷曲線上的各點(diǎn)根據(jù)負(fù)荷值進(jìn)行聚類，得到各個(gè)負(fù)荷狀態(tài)；

步驟二：根據(jù)由步驟一得到的各個(gè)負(fù)荷狀態(tài)，將負(fù)荷狀態(tài)相同的相鄰點(diǎn)歸并為一個(gè)負(fù)荷段，構(gòu)成負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線；

步驟三：基于步驟二得到的負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移曲線建立機(jī)組組合模型，并求解，實(shí)現(xiàn)機(jī)組組合。

本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，進(jìn)行聚類時(shí)，最大負(fù)荷值和最小負(fù)荷值不參與聚類，作為兩個(gè)單獨(dú)的負(fù)荷狀態(tài)處理。

本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，進(jìn)行聚類時(shí)，采用K-means聚類算法進(jìn)行。

本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，進(jìn)行聚類時(shí)，通過(guò)以下過(guò)程選取聚類初始值：將以最大負(fù)荷和最小負(fù)荷為邊界的負(fù)荷區(qū)間等分N個(gè)分段，N為待求的總負(fù)荷狀態(tài)數(shù)-2，取每段的平均值作為聚類初始值；或者通過(guò)在以最大負(fù)荷和最小負(fù)荷為邊界的負(fù)荷區(qū)間內(nèi)取隨機(jī)數(shù)的方法得到聚類初始值。