[发明专利]基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及综合能源经济调度领域，更具体地，涉及一种基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法。

背景技术

综合能源系统作为能源的产生、传输、分配、转换、存储和消费的重要环节，是综合能源区域进行规划、建设和运行的纽带，而如何进行科学、合理综合能源的经济调度是综合能源区域经济运行的关键部分。目前，我国北方地区的“以热定电”模式造成了大规模的弃风并且导致了调度经济性较差。因此，合理建立经济调度模型可以使得综合能源区域中各个单元在经济调度中起到帮助调度的作用并且更好地消纳弃风量。

有关多能系统经济运行和风电消纳的研究，多是以经济性和消纳弃风分别作为目标优化调度系统各单元出力。大都以包含风机、光伏电池、热电联产系统、电锅炉、储热、储电和电动汽车等装置的并网型微电网为例，从解耦热电耦合约束、提升电力系统调节能力的角度出发，提出了很多弃风消纳的协调调度模型，所考虑的优化目标综合考虑了系统运行成本、环境效益和弃风费用等不同的方面。

然而，现阶段的电热经济调度和风电消纳方面虽然取得了一定的进展，但是在实际的调度过程中还存在一定的问题。第一，通过合理调度，风电得到了消纳，但是风电的经济性没有量化，也没有将弃风与经济调度这两个目标结合起来；第二，通过以降低储能损耗为目标进行调度，延长了储能的循环寿命，但是缺少电储能循环损耗、热储能散热损耗的经济性描述方法，也未能将储能运行成本统一到经济调度目标中；第三，调度中若考虑电动汽车的作用，可能会使经济性更佳，已有的研究中并没有建立电动汽车调度成本模型。第四，在针对多目标优化问题时，求解模型多采用加权求和的方法，将多个目标函数转换为单一的目标函数，这种方法有很大的局限性。考虑到风电消纳在综合能源区域经济调度中的重要性，提出了一种全新的区域电热综合能源系统经济调度方法，使其可以量化风电的经济性，将弃风和经济调度结合起来；扩展经济调度目标，加入储能运行成本；并且在调度之中加入电动汽车，使系统的经济性得到改善。进而使得系统可以更好地消纳弃风、改善调度经济性。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法，该方法能够从电热联合系统协调各单元出力的角度，对区域电热综合能源系统进行经济调度，并且考虑综合系统中各子系统相应的约束条件、电力系统和热力系统的网络约束条件，进而有针对性的在满足约束的前提下降低运行成本、提高能源利用率。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法，根据各个单元的出力模型建立经济模型，构建系统最优运行成本的一体化经济调度优化模型，提出了基于强度帕累托进化算法计算帕累托前沿，在得到帕累托前沿之后，利用VIKOR方法对帕累托前沿中的个体进行折中排序，得到经济调度的最优解。

在一种优选的方案中，所述的强度帕累托进化算法的步骤如下：

S1：初始化当代种群G：采用编码的方式生成综合能源系统的决策向量x，用来表示综合能源系统中不同的单元的启停状态，使用0-1变量表示各个单元是否开启。由于对于不同的决策变量x，可能会出现不满足约束条件的情况，还需要对x进行校验，以筛选出不合格的决策向量。

S2：进行交叉变异操作：计算出当代种群的适应度，并依据适应度的大小来决定个体的交叉和变异，针对初始当代种群G的编码进行交叉变异，形成新种群Q；进行Q种群中个体的目标函数值。

S3：搜索非劣解：对新种群Q中所有的个体的各子目标函数进行比较，找出新种群Q的所有非劣解；记为集合C。并且将C合并到精英种群G⁺中，将重复的个体消除。

S4：计算适应度函数；利用下述公式计算各个种群的适应度：

精英种群G⁺中个体i的适应度函数为：

式(6)(7)中，z为当代种群G中被i支配的个体；p为z的个体总数；C_ti和C_tz分别为个体i和个体z的第t个目标函数的值。

当代种群G中个体j的适应度函数为：

式(8)中，k为精英种群G⁺中的任意个体；z₁为当代种群G中支配i的个体，q为z₁的个体总数。

S5:种群混合：消除新种群Q与精英种群G⁺的重复个体，将精英种群G⁺复制到种群Q中，形成新的当代种群G'。