[發(fā)明專利]冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法、裝置及終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110594587.3
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113392513B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊海躍;劉廷眾;李國翊;郗兵;喬偉;王澤寧;鄭勝杰;寧楠;李玲玲
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)河北省電力有限公司衡水供電分公司;國網(wǎng)河北省電力有限公司;國家電網(wǎng)有限公司;河北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F111/06
• 代理公司: 石家莊國為知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所 13120
• 代理人: 付曉娣

本發(fā)明適用于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法、裝置及終端，所述方法包括：構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)及其約束條件；基于約束條件以及改進(jìn)海鷗算法，對多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行迭代計算，得到多個非支配解；在每次迭代過程中，改進(jìn)海鷗算法計算不同海鷗個體對應(yīng)的各個目標(biāo)函數(shù)值，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值從各個海鷗個體對應(yīng)的解中選取非支配解進(jìn)行存儲，以及根據(jù)存儲的非支配解中擁擠度最低的非支配解，更新海鷗個體的位置；基于優(yōu)劣解距離法從多個非支配解中選取最優(yōu)解對目標(biāo)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明能夠?qū)錈犭娐?lián)供系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化求解，提高系統(tǒng)的綜合性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法、裝置及終端。

背景技術(shù)

隨著世界經(jīng)濟(jì)快速增長，世界各國對于能源的消耗日益增加，為尋找清潔、能源利用率高的供能方式，利用發(fā)電機(jī)發(fā)電過程中產(chǎn)生余熱為系統(tǒng)供冷、供熱的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)逐漸受到關(guān)注。

冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)作為一種多聯(lián)產(chǎn)供能系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)形式靈活多樣，其中設(shè)備類型與容量的選擇對于系統(tǒng)的綜合性能有很大影響。目前，對于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的設(shè)計方案仍多以負(fù)荷峰值設(shè)置各設(shè)備的容量，這使得已建成的冷熱電聯(lián)供系設(shè)備容量不能得到充分利用，增加投資成本、經(jīng)濟(jì)性差，為此需要對冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化。

然而，本申請的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，隨著分布式發(fā)電技術(shù)的發(fā)展，風(fēng)電、光伏等設(shè)備正在逐漸引入到冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中，使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。并且，為了抑制可再生能源發(fā)電裝置出力波動對系統(tǒng)的影響，通常會在系統(tǒng)中引入儲能設(shè)備，進(jìn)一步增加了優(yōu)化求解的難度。考慮到冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中涉及設(shè)備類型較多，且冷熱電三種能量之間具有較強(qiáng)的耦合關(guān)系，如何對冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化求解，提高系統(tǒng)的綜合性能，成為亟需解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法、裝置及終端，以對冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化求解，提高系統(tǒng)的綜合性能。

本發(fā)明實施例的第一方面提供了一種冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法，包括：

以目標(biāo)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中的設(shè)備容量為決策變量，以運(yùn)行成本最小、能源消耗最小、環(huán)境影響最小為目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)；

構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的約束條件，并基于約束條件以及改進(jìn)海鷗算法，對多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行迭代計算，得到多個非支配解；其中，在每次迭代過程中，改進(jìn)海鷗算法計算不同海鷗個體對應(yīng)的各個目標(biāo)函數(shù)值，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值從各個海鷗個體對應(yīng)的解中選取非支配解進(jìn)行存儲，以及根據(jù)存儲的非支配解中擁擠度最低的非支配解，更新海鷗個體的位置；

基于優(yōu)劣解距離法從多個非支配解中選取最優(yōu)解，并根據(jù)最優(yōu)解，對目標(biāo)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

本發(fā)明實施例的第二方面提供了一種冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化裝置，包括：

第一處理模塊，用于以目標(biāo)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中的設(shè)備容量為決策變量，以運(yùn)行成本最小、能源消耗最小、環(huán)境影響最小為目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)；

第二處理模塊，用于構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的約束條件；

第三處理模塊，用于基于約束條件以及改進(jìn)海鷗算法，對多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行迭代計算，得到多個非支配解；其中，在每次迭代過程中，改進(jìn)海鷗算法計算不同海鷗個體對應(yīng)的各個目標(biāo)函數(shù)值，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值從各個海鷗個體對應(yīng)的解中選取非支配解進(jìn)行存儲，以及根據(jù)存儲的非支配解中擁擠度最低的非支配解，更新海鷗個體的位置；

優(yōu)化模塊，用于基于優(yōu)劣解距離法從多個非支配解中選取最優(yōu)解，并根據(jù)最優(yōu)解，對目標(biāo)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

本發(fā)明實施例的第三方面提供了一種終端，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計算機(jī)程序時實現(xiàn)如上述冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法的步驟。