[發明專利]一種基于禿鷹搜索算法的電網二次調頻控制方法與系統

有效

• 申請號: 202110654136.4
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113241780B
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 何廷一;楊博;李勝男;馬紅升;吳水軍
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: H02J3/24
• 分類號: H02J3/24;H02J3/46;G06N3/00
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種基于禿鷹搜索算法的電網二次調頻控制方法，其特征在于，包括：

獲取實際電網的擾動功率值，并輸入至預先建立好的二次調頻模擬系統，所述二次調頻模擬系統包括多個模擬調頻機組；

隨機獲取M組待優化參數，所述待優化參數由各個模擬調頻機組的輸入調節功率值組成，并利用罰函數對其進行修改限定，以滿足功率平衡約束、機組容量約束與爬坡約束；

將M組待優化參數輸入至二次調頻模擬系統中，建立禿鷹搜索模型，禿鷹數量為M，所述禿鷹包括：位置、食物量與適應度，所述禿鷹的位置為待優化參數，所述禿鷹的食物量為各個模擬調頻機組的實際輸出功率值之和，所述模擬調頻機組的實際輸出功率值通過待優化參數，經模擬調頻機組獲得，所述禿鷹的適應度由各個模擬調頻機組的實際輸出功率值與各個模擬調頻機組的碳排放強度系數計算得到；

利用禿鷹搜索模型，輸出所有禿鷹的最終的適應度，具體為：對禿鷹的位置進行反復迭代，在每一次迭代中，利用禿鷹當前的位置得出對應的食物量與適應度，迭代直至食物量等于擾動功率值，將最后一次的適應度作為禿鷹的最終適應度；

比較所有禿鷹的最終適應度，選出最小的最終適應度作為本輪禿鷹搜索模型的最優值；

若最優值大于預期值，基于禿鷹搜索特性，重新生成M組待優化參數，把M組待優化參數代入到二次調頻模擬系統中，重新建立禿鷹搜索模型，獲得新一輪禿鷹搜索模型的最優值，直到新一輪禿鷹搜索模型的最優值小于或等于預期值；

獲取最優值所在禿鷹的初始位置，所述初始位置為該禿鷹第一次迭代時的位置，從初始位置中獲取各個模擬調頻機組的輸入調節功率值，將其分別傳給實際電網的相應的調頻機組，從而參與電網的二次調頻。

2.根據權利要求1所述的一種基于禿鷹搜索算法的電網二次調頻控制方法，其特征在于，禿鷹適應度的計算公式為：

其中，N為當前計算功率響應總偏差的總次數，n為模擬調頻機組的數量，ΔP_i(k)為禿鷹第k次迭代位置時，第i個模擬調頻機組的輸入調節功率值，為禿鷹第k次迭代位置時，第i個模擬調頻機組的實際輸出功率值，D_i為第i個模擬調頻機組的碳排放強度系數。

3.根據權利要求1所述的一種基于禿鷹搜索算法的電網二次調頻控制方法，其特征在于，所述功率平衡約束、機組容量約束與爬坡約束的公式如下：

ΔP_i^min≤ΔP_i(k)≤ΔP_i^max,i＝1,2,...,n

|ΔP_i(k+1)-ΔP_i(k)|≤ΔP_i^rate

其中，ΔP為擾動的功率值，n為模擬調頻機組的數量，ΔP_i(k)為禿鷹第k次迭代位置時，第i個模擬調頻機組的輸入調節功率值，ΔP_i^min與ΔP_i^max分別為第i個模擬調頻機組調頻容量的下限與上限，ΔP_i^rate為第i個模擬調頻機組的最大爬坡速率。

4.根據權利要求1所述的一種基于禿鷹搜索算法的電網二次調頻控制方法，其特征在于，所述若最優值大于預期值的步驟之后，還包括：計算最優值與上一輪的最優值之差，若差小于設定閾值，直接獲取最優值所在禿鷹的初始位置，從初始位置中獲取各個模擬調頻機組的輸入調節功率值，將其分別傳給實際電網的相應的調頻機組，從而參與電網的二次調頻。