[发明专利]一种基于多目标蜻蜓算法的自动发电控制调度方法

说明书

本申请公开了一种基于多目标蜻蜓算法的自动发电控制调度方法，包括以下步骤：建立多目标调度双目标数学模型，设计调度的目标函数；其中所述模型包括加载到电力系统的负荷扰动情况和优化算法参数；根据调频支出和对应的总功率偏差，确定自动发点控制机组的约束条件；在所述约束条件下输入实时的加载于电力系统的负荷和初始化优化算法参数；针对所述目标函数采用多目标蜻蜓算法执行非支配排序，并计算个体的临近个体数，同时筛选符合存档集的解，更新帕累托解集进行下一次迭代流程；不断执行多目标蜻蜓算法，进行多次迭代，直至算法达到迭代次数要求，得到最优解，获取最终的调度方案。

技术领域

本申请涉及发电系统技术领域，尤其涉及一种基于多目标蜻蜓算法的自动发电控制调度方法。

背景技术

电力系统的调频主要包括一次、二次和三次调频。其中，二次调频也被称为自动发电控制(AGC)，它是通过对AGC机组的功率输入进行综合调度，以维持频率和联络线上的功率稳定的重要措施。传统的AGC机组通常采用火电和水电机组，但是其时间延迟较大，难以快速分担负荷扰动。随着新能源技术的发展，越来越多的风力发电机组和光伏电站接入电网并参与AGC调度，因为其对负荷扰动具有快速调节性能，为AGC调度提供了多种选择方案。

现有技术的调度中心无法提供了多种参考方案，调度中心的经运行经济性和电力系统的电能质量不高。

发明内容

本申请提供了一种基于多目标蜻蜓算法的自动发电控制调度方法，以解决现有技术的调度中心无法提供了多种参考方案，调度中心的经运行经济性和电力系统的电能质量不高的问题。

本申请提供一种基于多目标蜻蜓算法的自动发电控制调度方法，包括以下步骤：

建立多目标调度双目标数学模型，设计调度的目标函数；其中所述模型包括加载到电力系统的负荷扰动情况和优化算法参数；

根据调频支出和对应的总功率偏差，确定自动发点控制机组的约束条件；

在所述约束条件下输入实时的加载于电力系统的负荷和初始化优化算法参数；

针对所述目标函数采用多目标蜻蜓算法执行非支配排序，并计算个体的临近个体数，同时筛选符合存档集的解，更新帕累托解集进行下一次迭代流程；

不断执行多目标蜻蜓算法，进行多次迭代，直至算法达到迭代次数要求，得到最优解，获取最终的调度方案。

可选的，设计调度的目标函数为：

其中，R_i代表第i个AGC机组的调频里程支付；λ是调频里程的价格；是绩效得分。

可选的，所述约束条件包括功率平衡约束、输入和输出调节能力约束、调节输入指令的方向约束、动态响应过程中的发电斜率约束以及能量转移约束。

可选的，多目标蜻蜓算法迭代包括以下步骤：

初始化多目标蜻蜓算法的参数，更新算法中的数据：r半径、w、s互斥权重、a吸引权重、c种群迁徙权重、f觅食地吸引权重、e避障位置权重；

根据所述数据计算种群个体对应的摄影度函数值，进行帕累托非支配排序；

更新避障和觅食地位置X₊和X_-，计算更新个体的行为参数；

计算种群个体的坐标更新，并根据情况进行速率约束；

当进行速率约束后，将种群迭代次数+1，重复进行多目标蜻蜓迭代直至迭代次数tT。