[發明專利]考慮風電不確定性的水風火短期優化調度方法

在審

• 申請號: 202110435073.3
• 申請日: 2021-04-22
• 公開（公告）號: CN113128768A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 金新峰;劉洋;余豪;盧毓偉;劉志云;王偉
• 申請（專利權）人: 中國電建集團中南勘測設計研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/02;G06N3/12
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 王娟

1.一種考慮風電不確定性的水風火短期優化調度方法，其特征在于，

包括以下步驟：

S1、以t時刻風速預報數據、歷史實際風電功率數據為神經網絡的輸入，預測t時刻風電出力P_t^pred；

S2、根據下式平抑風電所需要的最小出力P_t^py：

其中，為F_t^*(ξ)的反函數，Ω_t(j)＝{b_i|i＝t,t+y,...,t+ny}，n表示誤差集合Ω_t(j)中的元素個數；ξ為給定誤差水平；b_i為排序后風電出力偏差值；num表示b_i≤ξ的個數；y表示時間間隔，β為誤差；

S3、將火電機組總負荷減去平抑風電所需要的最小出力和梯級水電站出力，得到的結果分配到火電機組，并對火電機組開機進行優化。

2.根據權利要求1所述的考慮風電不確定性的水風火短期優化調度方法，其特征在于，步驟S3中，所述梯級水電站出力的計算過程包括：

I)選取M組水庫運行過程中水位序列，利用所述水位序列初始化種群，得到M個個體，每個個體表示為Z_r＝[z_1r,z_2r,...,z_Tr]；z_Tr為個體Z_r在T時刻的染色體，表示個體Z_r在T時刻的水位值；T表示總的時段長度；r表示個體編號1≤r≤M；

II)按發電量最大為目標進行評價，計算每個個體的適應度；

III)對所有個體的適應度排序，利用確定的選擇概率P_s，選擇P_s×M個適應度最高的個體，直接進入下一代；被淘汰的(1-P_s)×M個個體由交叉或變異而產生的新的個體所替代；

IV)重復步驟I)-III)，直到最優個體的適應度不發生改變時，結束；最優個體對應的適應度值，即為梯級水電站出力。

3.根據權利要求2所述的考慮風電不確定性的水風火短期優化調度方法，其特征在于，步驟I)中，采用Logistic映射初始化種群，即采用公式x_r+1＝μx_r(1-x_r)進行初始化種群中的個體，x_r表示采用Logistic映射后生成的第r個個體；μ為正向可調參數；優選地，按式進行映射，z分別表示水位變量上限、下限；Z_r(1)表示映射后個體Z_r初始水位序列。

4.根據權利要求2所述的考慮風電不確定性的水風火短期優化調度方法，其特征在于，步驟III)中，對種群中的所有個體進行兩兩隨機交叉配對，采用隨機數的方式生成交叉點，依據設定的交叉概率P_c在其交叉點處相互交換兩個個體的染色體，從而產生兩個新的個體；交叉概率按照如下公式進行計算：

其中，P_c為交叉概率，f^c為要交叉的兩個個體中最大的適應度值，f_max為種群中最大適應度值，f_ave為每代群體的平均適應度值，P_c1、P_c2為正向可調參數。

5.根據權利要求4所述的考慮風電不確定性的水風火短期優化調度方法，其特征在于，步驟III)中，在隨機交叉配對過程中，當公式成立時，個體Z₁與Z₂執行交叉操作，否則重新配對；Z₁、Z₂為兩個不同的個體，c_n為總的迭代次數，c_j為當前迭代的次數，b為閾值。