申请/专利权人：湖北工业大学

申请日：2023-01-10

公开（公告）日：2023-06-02

公开（公告）号：CN115940292B

主分类号：H02J3/46

分类号：H02J3/46;H02J3/38

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.02#授权;2023.04.25#实质审查的生效;2023.04.07#公开

摘要：本发明涉及电力系统自动化领域，尤其涉及一种基于圆圈搜索算法的含风储电力系统优化调度方法及系统。获取电力系统内风电场的历史风速数据与机组的实际运行参数。根据风速的概率密度以及历史数据生成多个场景集，并对其进行化简处理得到预测风速集合，依据预测风速集合计算各个场景的风电出力。将各个场景的风电出力以及机组的实际运行参数输入至目标函数和约束条件中，采用改进的圆圈搜索算法，结合约束条件，求解目标函数的最优值。采用基于自适应透镜原理的反向学习策略初始化种群，提高了初始时刻种群的多样性与丰富性，使解空间分布更加均匀，为最优解的搜寻奠定良好的基础。

主权项：1.一种基于圆圈搜索算法的含风储电力系统优化调度方法，其特征在于，包括获取电力系统内风电场的历史风速数据与机组的实际运行参数；根据风速的概率密度以及历史数据生成多个场景集，并对其进行化简处理得到预测风速集合，依据预测风速集合计算各个场景的风电出力；将各个场景的风电出力以及机组的实际运行参数输入至目标函数和约束条件中，采用改进的圆圈搜索算法，结合约束条件，求解目标函数的最优值；实际运行参数包括风电机组的额定功率、切入风速与切出风速；根据Weibull分布计算风速的概率密度，结合历史数据按季度生成多个场景集，并对场景集化简，具体是根据Weibull分布对历史风速进行处理，得到风速的概率密度；根据得到的Weibull风速的概率密度分布按季度生成含多个场景集的初始场景集，并对初始场景集进行简化，得到每个季度的风速集合；风电出力与风速的关系如下： 其中：为风电机组的额定输出功率，为风电机组的额定风速，为风电机组的切入风速，为风电机组的切出风速；所述的约束条件包括含风储电力系统功率平衡约束、火电机组出力约束、风电机组出力约束、储能电站充放电约束、火电机组旋转备用约束、火电机组爬坡约束以及储能电站充放电约束；约束条件具体为：含风储电力系统功率平衡约束： 火电机组出力约束： 风电机组出力约束： 储能电站约束： 火电机组旋转备用约束： 火电机组的爬坡约束： 储能电站容量约束： 其中：为第台火电机在时段的出力，为第台风电机在时段的出力，为储能电站在时段的出力，为时段系统负荷功率，为系统的网损；为第台火电机组的最小出力，为第台火电机组的最大出力；为第台风电机组的最大出力；为储能电站的最小充电功率，为储能电站的最大充电功率，为储能电站的最小放电功率，为储能电站的最大放电功率；分别为正、负旋转备用系数，分别为机组正、负旋转备用率；为第台火电机组在时段的出力，分别为第台火电机组的下行、上行爬坡速率，为调度周期；为储能电站的最小储存容量，为储能电站的最大储存容量；含风储电力系统的优化调度模型目标函数为： 其中：为火电机组的燃料成本，为风电机组的发电成本，为储能电站成本，为火电机污染治理成本；目标函数中，成本数据根据以下公式计算得到火电机组燃料成本： 风电机组发电成本： 储能电站成本： 火电机组污染治理成本： 其中：为第台机组的火电机煤耗特性系数；为第台风电机组的生产成本，为风电节能降耗系数；为初始储能电站成本系数，是单元输出最大储能容量，为储能电站的维护成本系数；为第台火电机组的气体排放特性系数，为污染治理成本系数；改进圆圈搜索算法的按照以下步骤执行设置种群规模，即搜索粒子的个数；依据不等式约束设置解空间的边界；随机生成种群，采用基于改进透镜原理的反向学习策略优化粒子种群，最终取适应度最优的前个个体；改进透镜原理的反向学习策略的初始化公式为： 的计算公式如下： 其中：为解空间的上限；为解空间的下限；为更新后的粒子种群；为进化因子，为四舍五入函数；根据模型的目标函数计算当前种群的运行成本，找出最优个体并记录最优适应度值；设置当前迭代次数与最大迭代次数，令，不断迭代，寻找最优解；寻找最优解的具体方法是：判断是否满足，若满足则输出当前种群的最优解；否则更新算法运行参数，包括第一判断因子、第二判断因子、第三判断因子；更新调节因子的值，依据与计算搜索角度；所述参数的计算公式如下：调节因子的计算公式为： 搜索角度的计算公式为： 依据历史最优个体更新种群；根据目标函数计算种群适应度，寻找最优个体；若当前种群的最优解优于历史最优解，则令，；判断历史最优解是否满足连续4次未改变，若满足则采用S型高斯均匀变异策略对种群的个体逐维进行执行变异操作；设当前解为： ，经过变异后的新解为： ,；逐维变异计算公式为： 其中：为均匀分布函数，为高斯分布函数，为变异后个体的位置；为个体变异后每一维度的值，其值的大小随迭代次数增加而增加； 为均匀扰动影响因子，为高斯扰动影响因子 其中，形状因子计算公式为： 若最优解不满足连续4次未改变的条件，则对算法产生的最优解进行逐维变异，变异公式为： 其中：为变异后最优个体的位置，为变异后最优个体的每一维度值；为调节系数，其计算公式如下： 其中，形状因子的计算同群体变异中的计算；重新寻找最优解的位置，并更新最优解的适应度，且；再次判断是否满足 ，若满足则输出种群个体的最优解；否则更新算法运行参数后重复后续步骤直至给出最优解与；判断最优解是否满足含风储优化调度模型的约束条件，若满足则输出最优解与，若不满足则重新设置当前迭代次数与最大迭代次数，且，不断迭代，直至寻找出最优解。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖北工业大学 基于圆圈搜索算法的含风储电力系统优化调度方法及系统

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