[发明专利]一种布谷鸟与蝙蝠混合优化的电力经济排放调度方法

说明书

本发明涉及一种的电力经济排放调度方法，包括以下步骤：S1.采用权重加和法将燃料成本和污染排放转化为单目标函数，建立电力经济排放调度模型；S2.随机初始化发电机组有功出力调度矩阵；S3.根据牛顿迭代法，由潮流等式求出最后一组发电机有功出力；S4.计算最后一组发电机有功出力超出约束的罚函数值；S5.计算调度方案中发电机组的燃料成本和污染排放之和，加上罚函数值共同归一化；S6.执行布谷鸟与蝙蝠混合优化更新发电机组有功出力；S7.若达到最大迭代次数，则输出最优发电机组出力；否则转S3。

技术领域

本发明涉及电力系统经济排放调度领域，尤其涉及一种布谷鸟与蝙蝠混合优化的电力经济排放调度方法。

背景技术

环境污染如今逐渐成为人们的一个焦点问题，而解决这一重大问题的途径其中就有电力系统管理中的经济排放调度问题。解决经济排放调度问题就是使整个系统的运行成本最优，需要合理安排各发电厂的发电流量和火电机组出力，使其有用出功达到最优，同时最小化燃料成本和污染排放。经济排放调度问题是典型的非线性、多目标、强约束优化问题，优化经济排放调度问题对电力系统的稳定经济运行和减少对环境的污染有着极其重要的意义。

采用群智能优化经济排放调度问题已经是研究的普遍行为了。但对于非线性、多目标、强约束的经济排放调度问题，首先通过迭代法将多目标优化问题转化成单目标优化问题，在运用群智能优化算法求出相应的解。常用的群智能算法如遗传算法，粒子群优化算法，花粉授粉算法，布谷鸟算法等。但这些算法含有大量的超参数需要处理，且容易陷入局部最优、收敛速度过慢的缺点，同时得到的调度方案未必是最优的。

因此，开发一种参数配置少、收敛速度快且更具备全局搜索能力的电力经济排放调度方法是一个关键性问题。

发明内容：

本发明的目的在于，提供一种能够同时优化燃料成本和污染排放的，具有强大全局收敛能力的电力经济排放调度方法。

为实现以上发明目的，本发明实施例提供了一种布谷鸟与蝙蝠混合算法优化的电力经济排放调度方法，包括以下步骤：

S1.采用权重加和法将燃料成本和污染排放两个目标函数转化为单目标优化函数，并结合电力系统潮流等式约束和发电机组有功出力约束，共同建立电力系统经济排放调度模型；

S2.设有N组发电机组有功出力需要调度，随机初始化M个调度方案，根据公式(1)计算第k个调度方案中的N-1组有功出力Pi，k＝1,2，…M，i＝1,2,…N-1，共同构成发电机组有功出力方案矩阵A；

其中Pmax和Pmin分别为第i组发电机组有功出力的上下限，rand为[0,1]的随机数；

S3.根据牛顿迭代法，由潮流等式约束求出A的第N组发电机有功出力P_N；

S4.计算第N组发电机有功出力P_N超出发电机组约束范围的罚函数值；

S5.计算调度方案A中N组发电机组的燃料成本和污染排放之和，并与罚函数值共同构成适应度函数值y_i；

S6.执行布谷鸟与蝙蝠混合优化更新发电机组有功出力P_i；

S7.若达到最大迭代次数，则输出最优发电机组出力P_gbest；否则转S3；

优选地，在所述步骤S6中，执行布谷鸟与蝙蝠混合优化算法具体为：

步骤S6.1：计算新发电机组有功出力Pb，具体如公式(2)所示；