[發明專利]基于鸚鵡算法的多能源電力系統優化調度的方法

有效

• 申請號: 202011631340.6
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112580897B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 劉興華;耿晨;李翔;同向前
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06N3/006;G06F30/27;G06F30/25;G06F111/04;G06F113/04;G06F119/06;G06F119/08
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 楊洲

基于鸚鵡算法的多能源電力系統優化調度的方法，包括以下步驟：步驟1，建立考慮經濟性和環保性的多能源電力系統優化調度的數學模型；步驟2，設計鸚鵡算法；步驟3，構建三種不同的多能源電力系統優化調度策略，對鸚鵡算法的有效性進行驗證；具有高效，準確的優點。

技術領域

本發明屬于多能源電力系統的優化調度技術領域，具體涉及基于鸚鵡算法的多能源電力系統優化調度的方法。

背景技術

隨著工業的快速發展，傳統的化石能源也在快速的消耗，能源危機成了迫在眉睫的問題。為了解決能源危機問題,只有傳統的一種供能方式是不夠的，人們開始對電能、氣能、熱能等多種形式的能源進行綜合利用研究。過去的能源系統中，電網、氣網、熱網等不同的能源網絡是相互獨立運行的，互聯程度不高，不利于提高能源的綜合利用率，也不利于多個能源系統的優化運行，而近些年發展的多能源系統能夠打破這個壁壘，因此多能源電力系統的優化調度也十分重要。

多能源電力系統孤島運行模式下優化調度策略流程圖過于繁雜，對比其他多種算法，粒子群算法(Particle?Swarm?Optimization,PSO)有容易理解，所需控制參數不多，容易得到期望結果，有一些的并行性等特點。但PSO具有容易陷入局部最優和低精度這兩大缺點，國內外學者近幾年致力于改進這一算法，但是結果卻都不盡人意，蝙蝠算法在PSO基礎上采用頻率調諧的新型算法，雖然在收斂方面有所改觀，但尋優精度大幅下降。在應對井噴式增長的能量負荷計算的需求下，果蠅分析算法雖然在優化時具有較高精度，但是比傳統的粒子群優化算法更容易陷入與功率相關的局部最優這一情況。從這些例子可以看出近些年PSO的改進陷入了要想增加優化規模、提高算法尋優效率和精度，就無法徹底解決PSO缺陷，要想徹底解決PSO缺陷，就無法增加優化規模、提高算法尋優效率和精度的怪圈。

發明內容

為突破上述難題，本發明提出了一種基于鸚鵡算法的多能源電力系統優化調度的方法，分別解決傳統粒子群算法容易陷入局部最優和低精度的問題，具有高效，準確的優點。

本發明所采用的技術方案是，基于鸚鵡算法的多能源電力系統優化調度的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，建立考慮經濟性和環保性的多能源電力系統優化調度的數學模型；

步驟2，設計鸚鵡算法；

步驟3，構建三種不同的多能源電力系統優化調度策略，對鸚鵡算法的有效性進行驗證。

所述的步驟1，建立考慮經濟性和環保性的多能源電力系統優化調度的數學模型,具體步驟為：

步驟1.1，得到包含光伏發電、風力發電機、微型燃氣輪機、燃料電池、儲能單元的多能源電力系統各個發電單元的輸出特性和成本組成：

1)光伏發電單元(Photovoltaic?cell,PV)：

光電的主要特性如下所示：

式中，K_r＝0.0017(A/℃)，T_r＝301.18K，其中P是光伏板發出的功率，V是光伏板發出的電壓，I是光伏板發出的電流，m是并聯板電池數，I_ph是光伏組件經由光照射所產生，I₀是初始電流，q是電池內部電子電量常量，R_s是串聯單向電阻，n是串聯電池數，A是二極管特性擬合系數，K_r是玻爾茲曼常數，T_r是標準溫度，T是測量時刻的溫度；

在實際應用時，由于系統出力受光伏電池環境溫度和太陽輻射下系統強度的多種因素影響，所以用標準條件下來修正：