電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度的改進(jìn)決策方法.pdf

1、隨著節(jié)能減排，高效運行的呼聲不斷提高，僅以一次能源消耗最小為目標(biāo)的傳統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度模型將不再是非常合理的準(zhǔn)則。電力市場環(huán)境下的優(yōu)化調(diào)度模型應(yīng)努力追求電力系統(tǒng)綜合經(jīng)濟效益最大化，即要求決策者在追求一次能源消耗最小化的同時，必須兼顧環(huán)保因素和節(jié)能效益等多項指標(biāo)。本文在分析水火電運行特性的基礎(chǔ)上，從電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟性出發(fā)，結(jié)合節(jié)能環(huán)保宗旨，利用多角度建模的方法，分別構(gòu)建了火電系統(tǒng)和水火電混合系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度模型。模型分別以一次能源消耗量最

2、小化、火力發(fā)電廠污染物排放量最小化、電力網(wǎng)有功損耗最小化為目標(biāo)函數(shù)，火電系統(tǒng)中的約束條件包含系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定性約束以及與火電機組特性有關(guān)的物理技術(shù)條件約束，水火電混合系統(tǒng)在火電系統(tǒng)約束條件的基礎(chǔ)上，增加了水力發(fā)電系統(tǒng)特有的水力網(wǎng)絡(luò)約束。從數(shù)學(xué)角度看，電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度模型為一個典型多目標(biāo)決策問題。模型求解的關(guān)鍵在于多目標(biāo)問題的處理及數(shù)學(xué)優(yōu)化算法的選擇。
　　 針對多目標(biāo)問題所具備的共同特點，本文提出了一個改進(jìn)的多目標(biāo)決

3、策方法對多目標(biāo)問題進(jìn)行標(biāo)量化處理，轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題，然后利用相關(guān)數(shù)學(xué)優(yōu)化算法求解。改進(jìn)的多目標(biāo)決策方法通過定義單目標(biāo)滿意度函數(shù)和總體協(xié)調(diào)度函數(shù)，分別解決了各子目標(biāo)的不可公度性問題和相互矛盾性問題，并在此基礎(chǔ)上，借鑒評價函數(shù)法和交互式多目標(biāo)決策方法的思路，構(gòu)建基于評價函數(shù)的交互式多目標(biāo)決策模型，該模型融入了決策者的主觀偏好信息，使得到的調(diào)度方案更容易滿足決策者的具體要求。
　　 數(shù)學(xué)優(yōu)化算法的選擇上，本文采用具有隨機全局優(yōu)化功

4、能的微粒群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)。借鑒擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化(artificialphysics optimization，APO)算法計算虛擬作用力和“加速度”的思想對基本PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，并用標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對比改進(jìn)后的PSO算法和基本PSO算法，結(jié)果表明改進(jìn)后PSO算法收斂特性有所改善。
　　 為了驗證本文構(gòu)建的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度模型的有效性和模型求解方法的可行性，分別選取