电力系统中机组组合问题算法的研究

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1、2009年6月伊犁师范学院学报(自然科学版)Jun.2009第2期梁华兰,赵晋泉:电力系统中机组组合问题算法的研究49第2期JournalofYiliNormalUniversity(NaturalScienceEdition)No.2电力系统中机组组合问题算法的研究梁华兰,赵晋泉(河海大学电气工程学院,江苏南京210098)摘要:机组优化组合问题是电力系统经济调度的一个重要环节,合理的开停机方案可带来很大的经济效益.实践表明机组优化组合比优化分配负荷更加经济,但由于问题十分复杂,很难找出理论上的最优解.介绍了解决机组组合问题

2、的拉格朗日松弛法及遗传算法,并将两者结合起来对实际算例进行了分析.结果表明,两种算法结合求解能有效克服遗传算法的早熟现象,使生成解的对偶间隙减小,振荡现象得到抑制,能很快收敛到最优解,运行效率高,比传统的算法具有更高的鲁棒性.关键词:电力系统;机组组合;拉格朗日松弛法;遗传算法中图分类号:TM31文献标识码:A文章编号:1673—999X(2009)02—0017—051引言灾”,且要求所求解的问题具有明显的阶段性,难[8]电力系统经济调度的目的是在满足系统安全于考虑与时间有关的约束和机组的爬坡速率限制.约束、电能质量要求的条

3、件下,尽可能提高运行的拉格朗日松弛法(LR)是求解非线性优化问题的经经济性.经济调度是一个十分复杂的系统优化问典方法,已在机组组合和发电计划问题中成功应题,从总体上解决难度非常大,常分解为一系列的用.系统的规模越大,所得到的结果越精确,计算[9]子问题分别处理,其中的一个重要子问题就是机组时间随发电机数及时段数线性增加,收敛性较好.的优化组合问题.机组的优化组合是编制短期发电遗传算法(GA)对目标函数没有特殊的要求,可计划首先要解决的问题,它的经济效益一般大于负以考虑多个约束,能自动获取和积累有关搜索空间[1][2]荷经济分配

4、的效益.于尔铿和Wood等介绍了的知识,并自适应控制搜索过程,从而得到全局最[10]机组优化组合问题的数学模型和基本方法.从数学优解或准最优解,它能根据具体的问题灵活地应角度来说,机组组合问题是一个高维数、非凸的、用,搜索效率高,鲁棒性好,已在电力系统的规划、[11]离散的、非线性的优化问题,属于NP完全问题.当运行和控制等领域得到了广泛的应用.系统的规模较大时,很难找出理论上的最优解,但2机组组合问题的数学模型由于它能带来显著的经济效益,人们一直在积极研本文采用的数学模型主要考虑火电机组的开究,提出了各种方法来解决这个问题.

5、目前,实际停机问题.模型中包含的约束条件有:系统功率平系统中使用比较多的有优先顺序法、动态规划法、衡约束、系统旋转备用约束、机组的最大最小出力拉格朗日松弛法和遗传算法,其他研究方法还有局约束、最小启停时间的约束以及爬坡速率约束.更部寻优法、混合整数规划法、分支定界法、专家系详细的模型应包括线路潮流约束、分区功率平衡、统法、蚁群算法、粒子群优化算法、人工神经网络机组燃料总量约束、环保约束、网络安全约束及市[3][4]法以及模拟退火算法等,或是几种方法的结合场约束等,但本文模型中未考虑这些因素.[5][6][7].其中优先顺序法是

6、最简单快速的方法,但得2.1目标函数到的结果比较粗糙;动态规划法容易引起“维数机组组合问题的目标函数是总发电成本最收稿日期:2009-01-11作者简介:梁华兰(1975—),女,硕士研究生,伊犁师范学院物理与电子信息学院讲师,主要研究方向:电力系统机组优化运行的研究;赵晋泉(1972—),男,博士,教授,研究方向:电力系统优化运行、静态稳定控制和电力市场.18伊犁师范学院学报(自然科学版)2009年小.启停次数加以限制,满足最小运行时间约束与最小(1)总发电成本停运时间约束.理论上常常规定机组的启停每天不总发电成本包括发电成

7、本和启动成本.超过1~2次.TnT−1tttt−1tt−12minFF=+∑∑[it(Pi)γτiFsi()(1γγi−i)](1)∑()γγii−≤N(1in=,,)?(8)ti==11i=1式中F为总发电成本;T为系统调度计划的总时段式中N为限制的启停次数.t数(取24);n为系统中可用发电机总数;FPit()i为3LR-GA法机组i在时段t出力为Pit时的发电成本;Fsi()τ为t本文采用拉格朗日松弛法与遗传算法结合,将t时段第i台机组的启动成本;P为第i台发电机在t复杂问题分解为一系列的简单子问题,形成多层次i时段的输

8、出功率;γt为发电机的组合状态,其值为的优化问题,采用次梯度法优化拉格朗日乘子,对i0表示停运,为1时表示运行.单台机组的子问题采用遗传算法求解,两者交替迭(2)发电成本代进行,直到找出最优或次优的对偶解.发电成本用下面的二次函数表示:3.1对偶问题ttt2F()()Pa=+

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