[發明專利]能源優化調度方法

在審

• 申請號: 201910921396.6
• 申請日: 2019-09-27
• 公開（公告）號: CN110705776A
• 公開（公告）日: 2020-01-17
• 發明（設計）人: 李鋒;王偉;馮江
• 申請（專利權）人: 中冶賽迪電氣技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 31219 上海光華專利事務所(普通合伙)
• 代理人: 尹麗云

1.一種能源優化調度方法，其特征在于，包括：

從發電成本、環境成本、備用成本以及需求側響應構建能源系統的優化調度模型；其中，所述能源系統的優化調度模型建立相應的目標函數，所述目標函數的約束條件包括系統能量平衡約束、綜合能源出力約束、儲能電池約束、制冷機約束、需求側負荷約束和可轉移負荷系統平衡容量約束；

根據蜻蜓算法對所述能源系統的目標函數進行優化求解，輸出滿足迭代終止條件的最優解，得到能源系統調度的最優方案。

2.根據權利要求1所述的能源優化調度方法，其特征在于，利用混沌遍歷搜索優化所述蜻蜓算法提升初始化種群質量。

3.根據權利要求1所述的能源優化調度方法，其特征在于，利用鄰域變異搜索優化所述蜻蜓算法提升種群的多樣性。

4.根據權利要求1所述的能源優化調度方法，其特征在于，所述目標函數為：

min C＝C_F+C_H+C_B (1)

式(1)、式(2)中C_F為發電成本，C_H為環境污染排放治理成本，C_B為備用容量費；N_t為計算的總時段數，M為機組的數量；c_f為燃料價格；F_i(P_i)表示機組的燃料消耗；O_i(P_i)表示機組的運行維護成本；C_dep(P_i)表示機組的折舊成本；C_buy和C_sell分別表示在t時間段的購電電價和上網電價；P_grid(t)表示在t時間段與電網交換的功率值；其中，F_i(P_i)＝C_st(P_i)+C_op(P_i)，C_st(P_i)為機組在發電時使用的燃料，C_op(P_i)為機組在啟動時使用的燃料；O_i(P_i)＝k_o(P_i)P_iΔt，k_o(P_i)為運行維護參數，P_i為輸出功率；C_dep(P_i)＝C_If_cr/P_crτ，C_I為發電機的安裝成本，f_cr為資本回收系數，P_cr為發電機的額定發電功率，τ為最大利用小時數；k為污染物類型編號；α_ik為不同機組類型的污染物排放系數；α_grid，k為系統發電的污染物排放系數；P_i(t)為第i臺機組在時段t時的功率，β_k為治理污染物所需費用；為風力發電調度值過大而引起的負荷缺額；為風力發電調度值過小而引起的窩電量；為光伏發電調度值過大引起的負荷缺額；為光伏發電調度值過小而引起的窩電量；為風電過調度補償系數；為風電欠調度補償系數；為光伏發電過調度補償系數，為光伏發電欠調度補償系數。

5.根據權利要求1所述的能源優化調度方法，其特征在于，所述需求側負荷約束為：

式(3)中，為時間段Δt內轉移的負荷量；為時間段Δt內第i類負荷的單位轉移量；為時間段Δt內可轉移負荷的單元數量；和分別為時間段Δt第i內負荷的最大輸入量和輸出量；為轉移前第i類負荷的負荷量。

6.根據權利要求1所述的能源優化調度方法，其特征在于，所述可轉移負荷系統平衡容量約束為：

式(4)中：為轉移后第i類負荷的負荷量；為時間段Δt內的最大負荷量；P^F(Δt)為固定負荷量；P^R(Δt)為隨機負荷量。

7.根據權利要求1所述的能源優化調度方法，其特征在于，所述根據蜻蜓算法對所述能源系統的目標函數進行優化求解，輸出滿足迭代終止條件的最優解，得到能源系統調度的最優方案的步驟，包括：

導入數據到所述優化調度模型；

初始化蜻蜓算法參數；

利用混沌遍歷搜索初始化種群；

計算種群內蜻蜓個體的初始適應度函數值；

根據蜻蜓算法的五種行為對所述目標函數進行優化，不斷迭代計算，更新蜻蜓個體的位置；

利用鄰域變異搜索對種群全局最優位置進行搜索輸出迭代達到預設最大迭代次數時對應的最大適應度函數值和蜻蜓個體，得到能源系統調度的最優方案。