[发明专利]基于自适应算法的小水电群智能优化错峰调度方法

权利要求书

1.一种基于自适应算法的小水电群智能优化错峰调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过智能化监控设备采集小水电水文数据，包括来水量、水位、库容、出力、发电净水头；

步骤2：为每个粒子定义其位置向量和速度向量[x，v]，产生初始位置和初始速度，x和v均为n维搜索空间中的向量，其中位置向量是各水电站各时段发电引用流量，如下式：

为水库i在t时段的发电引用流量；速度向量是各水电站各时段发电引用流量的变化速度，如下式：

是水电站i在t时段的发电引用流量变化速度；

步骤3：设置粒子群优化算法中调整全局搜索和局部搜索的惯性权重参数，惯性权重定义为粒子适应度、粒子个数和搜索空间维度的函数：

ωi=1aFcon_i(y)/(Nh·Σi=1nFcon_i(y)-e-Nhb+1)]]>

ω_i为第i个粒子惯性权重，F_{con_i}(y)为第i个粒子的适应度，n是搜索空间维度，N_h是粒子数目，a、b为经验参数；

步骤4：以适应度函数检验每个粒子，判断粒子的位置优劣，所述粒子适应度函数为：

f＝A+E-k_1i·Δq_i-k_2i·Δh_i-k_3i·ΔD_i

Δqi=Σt=1Tmax{(Qti-Qt.maxi),max(0,Qt.mini-Qti)},]]>Δhi=Σt=1Tmax{(Hti-Ht.maxi),max(0,Ht.mini-Hti)},]]>

A为保证f为正的正整数；k_1i、k_2i、k_3i为惩罚系数；Δq_i、Δh_i、ΔD_i分别表示第i水库发电引用流量，水位超过上下限的幅值和电压超过上下限的幅值；

步骤5：依据潮流计算中每个节点的电压和有功必须在各自的界限之内，否则为不可行解，试探调整先判别粒子是否为可行解，若不可行，则对它进行调整，调整后在限制范围内，则退出循环进入迭代运行，若调整后仍为不可行解，则继续循环调整；

步骤6：计算粒子群中各粒子的适应值，求取个体最优和全局最优极值，然后迭代更新，设至第k次迭代止，粒子1搜索到的最优位置向量记为P_l(k)(l＝1、2、…n)，整个粒子群搜索到的最优位置向量记为P_g(k)，则第k+1次迭代，则：

粒子速度：vtil(k+1)=ωivtil(k)+c1r1(ptil(k)-Qtil(k))+c2r2(ptig(k)-Qtil(k))]]>

粒子位置：Qtil(k+1)=Qtil(k)+vtil(k+1)]]>

ω为惯性权重因子；c₁、c₂为学习因子；r₁、r₂为(0，1)之间的随机数；l＝1、2、…n，i＝1、2、…N_h，t＝1、2、…T，为有效搜索，粒子速度不能超过最大允许速度v_max，即若粒子的某一维速度超过v_max，则将其速度限制为v_max；

步骤7：循环迭代，转入步骤2，满足终止条件时，停止迭代，输出全局最优向量，所述终止条件为：达到最大迭代次数停止，或取得足够好的位置向量停止；

步骤8：将调度算法的结果在图形界面上进行显示，包括调度中每个水电站需要进行的发电平均流量的调节，以及水库蓄水等情况；

步骤9：通过无源开合式光纤电流传感器，将数据传送回小水电侧装设的智能化监控设备，对小水电进行错峰调度。