一种含抽水蓄能电站的电力系统发电计划制定方法

摘要

本发明专利公开了一种含抽水蓄能电站的电力系统发电计划制定方法，其特征在于包括以下步骤：首先制定检修计划，获取电力系统负荷曲线；然后在负荷平衡、机组出力与爬坡限制、系统旋转备用和抽水蓄能电站库容约束条件下，以调度周期内所有火电机组的发电成本与启停费用之和最小为目标建立模型，用混沌控制的基本粒子群算法求解。本发明有效克服了求解电力系统发电计划模型时收敛性不佳、容易陷入局部最优的问题，制定更合理的电力系统发电计划。

主权项

1.一种含抽水蓄能电站的电力系统发电计划制定方法，其特征在于包括以下步骤：A. 制定检修计划：确定电力系统参数、火力发电机组数量及参数、抽水蓄能电站数量及参数、各抽水蓄能电站中的抽水蓄能发电机组数量及参数；所述电力系统参数包括最低旋转备用容量；所述火力发电机组参数包括单位发电成本、启停费用、额定容量、最小技术出力百分数、爬坡速率；所述抽水蓄能电站参数包括最小、最大库容电量；所述抽水蓄能发电机组参数包括单位发电成本、启停费用、额定容量；B. 获取电力系统负荷曲线：所述电力系统负荷预测数据时间间隔固定为Δt，单位为小时；在时间-电力系统负荷预测值坐标系下将所述电力系统负荷预测数据相邻的两点用直线连接，形成电力系统负荷曲线；所述电力系统负荷预测数据将电力系统负荷曲线划分为T个调度区间；C. 建立抽水蓄能电站发电计划模型：              目标函数为：（1）其中，T为调度时段数；为第n火力发电机组的单位发电成本，MW，为第n火力发电机组的启停费用，元/kWh；为第t调度时段，第n火力发电机组的发电功率，MW，为第t时段，第n火力发电机组的状态，取值为0时停运，为1时投运；M为抽水蓄能发电机组台数；为第m抽水蓄能发电机组的单位发电成本，元/kWh，为第t调度时段，第m抽水蓄能发电机组的发电功率，MW；为第t时段，第m抽水蓄能发电机组的状态，取值为0时停运，为1时投运；为第m抽水蓄能发电机组的启停费用，万元/次；       约束条件包括：       负荷平衡约束：(2)   其中，p_L,t为第t时段电力系统负荷预测值，MW；      火力发电机组出力约束(3)其中，为第n火力发电机组的最大技术出力，单位；为第n火力发电机组的最小技术出力，MW；      抽水蓄能发电机组出力约束：(3)为第m抽水蓄能发电机组的最大技术出力，MW；为第m抽水蓄能发电机组的最小技术出力，MW；火力发电机组爬坡限制约束：(4)其中，为第n火力发电机组的爬坡速度，计算方法为：(5)所述（5）式中为第n火力发电机组的爬坡速率，%；       系统旋转备用约束：(6)       其中，backup_t为第t调度时段的最低旋转备用容量，MW；                       抽水蓄能电站库容约束：(7)其中：为第t调度时段末第k抽水蓄能电站的库容电量，MW；为第k抽水蓄能电站库容电量的初始值，MW；、为第k抽水蓄能电站的最小、最大库容电量，MW；       D：采用改进的粒子群优化算法求解所述抽水蓄能电站发电计划模型的最优解，包括以下分步骤；D1:确定初始粒子群TN：所述粒子为T*NN二维矩阵，NN=N+M，其元素为火力发电机组或抽水蓄能发电机组在各调度区间的发电功率，MW，所述初始粒子群由从多于T*NN粒子中选择目标函数值最小的T*NN个粒子组成，所述各粒子的速度和位置在混沌序列控制下产生；（8）D2：依次更新所述各粒子的速度和位置：按（8）式更新所述各粒子的速度：(8)其中，为更新前第k粒子的速度，为更新前第k粒子的位置，MW，为更新后第k粒子的速度，为第k粒子的最优个体极值，MW，为所有粒子的最优全局极值，MW，r为0~1的随机数；c₁和c₂为加速因子；w_k为惯性系数；按（9）式更新所述各粒子的位置：(9)其中，为更新后第k粒子的位置，MW；D3：更新各粒子的个体最优位置：依次计算更新后各粒子的目标函数值，若小于所述粒子的个体极值，用其更新所述粒子的个体极值；D4：更新全局最优位置：目标函数值最小粒子个体最优位置作为更新后的全局最优位置；D5：混沌扰动更新各粒子位置，如果所述更新后粒子位置对应的目标函数值小于更新前粒子位置对应的目标函数值，则更新所述粒子位置，否则所述粒子位置不变；D6：对新的粒子进行约束处理，如出现越限后，超过最大值取上边界，超过最小值取下边界，使所有的粒子都满足约束条件；D7：判断是否达到预定迭代次数，如果没有，转向步骤D2，否则，输出最优全局极值及对应的最小目标函数值。