[发明专利]一种电站群联合经济调度方法及系统

说明书

本申请公开了一种电站群联合经济调度方法，包括：预先构建水火发电系统最小系统燃料费用的目标函数；在满足约束条件的前提下，利用预设的算法和越限计数法对目标函数求解；其中，越限计数法，包括：对水电站在各调度时段内库容和水电出力的违限次数进行计数，得到库容违限总数和水电出力违限总数；利用库容违限总数、水电出力违限总数和预设的惩罚系数，对利用预设的算法对目标函数求解出的计算结果进行适应度计算。可见，本发明利用越限计数法、库容违限总数、水电出力违限总数和预设的惩罚系数，能够更加合理的进行违约处理，保证了适应度计算的准确性，使目标函数的解更加精确。另外，本申请还相应公开了一种电站群联合经济调度系统。

技术领域

本发明涉及工程寻优技术领域，特别涉及一种电站群联合经济调度方法及系统。

背景技术

随着社会的发展，梯级电站群短期水火联合经济调度是日常电力系统运行中一类重要的优化问题，尤其在当今能源短缺与物价飞涨的大背景下，快速、精确地求解梯级电站群短期水火联合经济调度问题具有可观的经济和节能效益。然而，计及各种复杂的水力和火力系统运行约束以及考虑阀点效应的梯级电站群短期水火联合经济调度问题呈现出一系列高维、多约束、非凸、非线性、不连续以及具有多个局部最优点的特性，增加了问题的解决难度。随着系统工程理论研究的日趋成熟和现代计算机技术在梯级水电站优化调度领域的不断发展与应用，各种新方法和新技术也层出不穷。

现有技术中，常见的方法分为两大类：一类是传统优化方法，主要有线性规划法、非线性网络流法、动态规划法、拉格朗日松弛法等；另一类为启发式智能优化算法，如粒子群算法、改进差分算法、混合遗传鱼群算法、改进量子进化算法、快速进化规划技术、化学反应算法、基于优化的教学学习算法、改进类电磁机制等，但这些算法在对水电站和火电厂进行违约处理时，仍采用传统的违约处理公式，将超出范围数值，约束到相应的范围内，而水电站库容与发电流量之间存在直接耦合关系，因此采用传统的越限处理方式，难以计算出准确地计算结果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种电站群联合经济调度方法及系统，能够更加合理的进行违约处理，保证适应度计算的准确性，使目标函数的解更加精确。其具体方案如下：

一种电站群联合经济调度方法，包括：

预先构建水火发电系统最小系统燃料费用的目标函数；其中，所述目标函数对应的解为d维的解，d为正整数；

在满足所述目标函数的约束条件的前提下，利用预设的算法和越限计数法对所述目标函数求解；

其中，所述越限计数法，包括：

分别对水电站在各调度时段内库容和水电出力的违限次数进行计数，得到库容违限总数和水电出力违限总数；

利用所述库容违限总数、所述水电出力违限总数和预设的惩罚系数，对利用预设的算法对所述目标函数求解出的计算结果进行适应度计算。

优选的，所述分别对水电站在各调度时段内库容和水电出力的违限次数进行计数，得到库容违限总数和水电出力违限总数的过程，包括：

利用库容违限公式和水电出力违限公式，分别对水电站在各调度时段内库容和水电出力的违限次数进行计数，得到库容违限总数和水电出力违限总数；其中，

所述库容违限公式为：

所述水电出力违限公式为：

式中，V_out为各水电站在各调度时段内库容的违限总次数，为t时段内j水电站的库容，为j水电站的最大库容，为j水电站的最小库容，P_h,out为各水电站在各调度时段内水电出力的违限总次数，为水电站j在第t个调度时段的出力，为j水电站的最大水电出力，为j水电站的最小水电出力。