[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法

权利要求书

1.一种基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设置人工蜂群的参数，包括雇佣蜂控制因子F、观察蜂控制因子H的均值H_m和方差S_th、食物源规模NP、迭代次数G_max，设置食物源在电力系统动态经济调度中的约束条件并构造电力系统动态经济调度的目标函数，所述食物源在电力系统动态经济调度中的约束条件包括：机组功率平衡约束、机组出力上下限约束和机组爬坡约束；

步骤2：生成初始食物源并计算其目标函数值和适应值，找出当前最优食物源的位置和对应的目标函数值；

步骤3：雇佣蜂根据其搜索公式产生新位置，搜索策略为：V_i,j＝P_r1,j+F(P_r2,j-P_r3,j)，V_i,j为新的食物源位置，P_r1,j、P_r2,j、P_r3,j为三个随机选择的食物源，r1≠r2≠r3≠i，i＝1,2,...,NP，j表示当前列数；

步骤4：根据约束条件判断新位置是否越限，若越限，则将其调整至约束范围内，若不越限，则不做调整；

步骤5：采用贪婪原则对当前食物源位置进行更新；

步骤6：观察蜂根据轮盘赌原则所确定的概率选择食物源并在其附近精细搜索，搜索策略为：V_i,j＝gbest_i,j+H(P_r4,j-P_r5,j)，P_r4,j、P_r5,j为两个随机选择的食物源，且r4≠r5≠i，i＝1,2,…,NP，j表示当前列数，gbest_i,j为适应值最大的食物源，H由高斯产生；

步骤7：根据约束条件判断新位置是否越限，若越限，则将其调整至约束范围内，若不越限，则不做调整；

步骤8：采用贪婪原则对当前食物源位置进行更新；

步骤9：判断迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则停止迭代，输出最优食物源的位置和目标函数值，所述最优食物源的位置即为电力系统各机组的出力水平，目标函数值即为对应的最小发电成本；若否，则跳转到步骤3。

2.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，其特征在于，步骤1中雇佣蜂控制因子F＝0.5、观察蜂控制因子H的均值H_m＝0、观察蜂控制因子H的方差S_th＝0.3、食物源规模NP＝40、迭代次数G_max＝500。

3.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，其特征在于，步骤1中电力系统动态经济调度的目标函数为：

其中，为发电成本，a_i、b_i、c_i分别表示成本系统的系数，P_i,t为第i台机组在第t时段的出力，T表示动态经济调度的时段数，一天24小时，以每小时为一个段，共24个时段，M表示参与动态经济调度的机组数，为加载阀点效应，e_i、f_i为耗量系数，为第i台机组在第t时段出力的下限。

4.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，其特征在于，步骤2中，第m个初始食物源为：其中，T表示动态经济调度的时段数，一天24小时，以每小时为一个段，共24个时段，M表示参与动态经济调度的机组数，P_i,t＝a_i,t·P_D,t，a_i,t表示第i台机组第t时段的比例元素，为随机生成，满足a_1,t+a_2,t+…+a_i,t+…+a_M,T＝1，P_D,t表示第t时段的负荷的大小。

5.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，其特征在于，步骤2中适应值为：

其中，f为目标函数值。

6.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，其特征在于，步骤4中对于越限位置的调整步骤如下：

步骤4-1：若机组出力越上限时，则将机组出力限定在机组出力上限；若机组出力越下限时，则将机组出力限定在机组出力下限；

步骤4-2：若机组向上爬坡时越限，则将机组出力限定在向上爬坡上限；若机组向下爬坡时越限，则将机组出力限定在向下爬坡下限；

步骤4-3：根据调整后的机组出力，重新计算网损；

步骤4-4：计算各时段机组出力的不平衡量，所述不平衡量是指各时段机组出力之和与负荷总量之间的差值，再将不平衡量根据机组等耗量微增率的大小并结合各个机组的出力上下限约束进行分配。