[發(fā)明專利]一種基于指標聯(lián)動分析的電力系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)度多目標優(yōu)化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010045539.4
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111222711B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設計）人: 申建建;陳光澤;程春田;王森;李善綜
• 申請（專利權(quán)）人: 大連理工大學;珠江水利委員會珠江水利科學研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 溫福雪

1.一種基于指標聯(lián)動分析的電力系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)度多目標優(yōu)化方法，其特征在于，步驟如下：

(1)初始化計算條件，包括水電站運行條件和約束條件，以及電力和水力調(diào)度需求條件；

(2)引入五種調(diào)峰指標，分別為負荷方差負荷峰谷差F₂＝P_r,max-P_r,min、負荷最大變化率F₃＝|P_r,i-P_r,i-1|_max、負荷最大值F₄＝P_r,max、負荷最小值F₅＝P_r,min，式中P_r為余留負荷序列，P_r,i為i個時段的余留負荷，P_r,max為余留負荷最大值，P_r,min為余留負荷最小值，n為時段的總個數(shù)，由此得到多目標函數(shù)：

(3)根據(jù)歷史日負荷數(shù)據(jù)，計算上述五種指標每日的指標值，得到五個時間序列l(wèi)₁、l₂、l₃、l₄、l₅；

(4)計算五個時間序列兩兩之間的相關系數(shù)，見下式

式中，r為相關系數(shù)，l_x,i和l_y,i分別為序列l(wèi)_x和l_y第i個時段的數(shù)值，和分別為序列l(wèi)_x和l_y的平均值，據(jù)此判斷五種指標之間的相關性強弱，當0.8|r|1時，兩個指標高度相關，0.3|r|0.8時為中度相關，|r|0.3時為低度相關；

(5)基于指標間的相關性，對中度相關以上的指標進行聯(lián)動性分析，對低度相關的指標采用權(quán)系數(shù)法，將多目標調(diào)峰目標轉(zhuǎn)化為單目標調(diào)峰模型，具體步驟如下：

Step1.檢驗時間序列的平穩(wěn)性：采用ADF檢驗法，序列l(wèi)的生成過程為如下三種形式之一：

式中，αt為時間趨勢項，μ為位移項，為滯后項，k為滯后項個數(shù)，Δl_t為序列l(wèi)中第t項的增量，即原假設與備擇假設分別為檢驗原則為對上述三種形式依次進行假設檢驗，只要其中一種的檢驗結(jié)果為拒絕原假設H₀，則該序列平穩(wěn)；

Step2.對中度相關以上且平穩(wěn)的序列兩兩進行Granger因果關系檢驗，兩個序列之間的回歸模型如下：

式中，α_i、β_i、λ_i、δ_i為回歸系數(shù)，ε_1t、ε_2t為隨機誤差項，p為滯后階數(shù)，對兩個模型分別進行假設檢驗，原假設與備擇假設為根據(jù)檢驗結(jié)果即得到序列之間的Granger因果關系，若l_x對l_y存在Granger因果關系，則相應的指標X對指標Y存在影響；

Step3.對非平穩(wěn)序列進行協(xié)整：若一個非平穩(wěn)序列l(wèi)_y，經(jīng)過D次差分后得到的序列平穩(wěn)，則l_y為D階單整序列，對于兩個非平穩(wěn)且單整階數(shù)相同的序列l(wèi)_x和l_y，利用OLS協(xié)整回歸方程l_x,t＝T+Ul_y,t+X_t，式中T、U為回歸系數(shù)，X_t為殘差，若X_t平穩(wěn)時，則相應的指標X對指標Y存在影響；

Step4.根據(jù)平穩(wěn)序列的Granger因果關系和非平穩(wěn)序列的數(shù)量變動關系進行回歸分析：選擇五種指標中受最多指標影響的一項作為θ₀，對其產(chǎn)生影響的指標分別記為θ₁，θ₂，…，θ_m，其中m為對指標θ₀產(chǎn)生影響的指標個數(shù)，通過回歸分析擬合得到關系式θ₀＝f(θ₁,θ₂,...,θ_m)；

Step5.構(gòu)建調(diào)峰目標函數(shù)：在式θ₀＝f(θ₁,θ₂,...,θ_m)的基礎上，對剩余指標θ_m+1，θ_m+2，…，θ₄采用權(quán)系數(shù)法即可將前述多目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為單一調(diào)峰目標函數(shù)，函數(shù)表達式如下：

β_i為權(quán)重系數(shù)；

(6)采用遺傳算法求解步驟(5)得到的目標函數(shù)，獲得電站的發(fā)電出力過程。