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能源是国民经济的命脉,随着经济发展模式的变革,对能源的清洁、高效、可持续的利用提出了更高的要求。改变电力工业的用能方式、优化电网的运行方式、提高能源的一次利用效率,对于实现生态文明建设、实现可持续发展战略具有重要的作用。机组组合问题(Unit Commitment Problem,UCP)是电力系统中一个重要的非线性混合整数优化问题,它的优化目标是在一定的调度周期内合理的安排机组的启停状态以及合理的分配运行机组的出力使得总的运行费用最小。由于要满足功率平衡约束,旋转备用约束,最小开停机时间约束,爬坡约束等一些约束条件,使得机组组合问题的求解十分困难。水火电联合调度的机组组合问题(Hydro-thermal Unit Commitment Problem,HTUCP)不仅要满足常规火电机组的约束,还需要考虑水电站的串联约束、水库之间的水文径流、水火电之间的电量分配关系,使得问题的求解更加困难。本文在分析水火电联合调度机组组合问题的数学模型和各种求解方法的基础上,提出了一种改进双重纵横交叉算法(Improved Dual Crisscross Optimization Algorithm,IDCSO),主要包括离散纵横交叉算法(Discrete Crisscross Optimization Algorithm,DCSO)和连续纵横交叉算法(Crisscross Optimization Algorithm,CSO)两个层次。DCSO负责优化机组的启停状态,为负荷的经济分配提供基础,CSO负责优化机组的经济出力,为机组的启停提供向导,两个层次交替进行,使问题收敛于全局最优解。IDCSO的不同粒子相同维和相同粒子不同维的交叉思想,即可以保证算法的全局搜索能力还可以兼顾种群中粒子的多样性。IDCSO在对机组组合问题进行求解时,进化后得到的解一般不满足机组组合的约束条件,本文采用启发式的修正策略处理这些约束,将进化后的无效粒子转化为可行解,提高问题的求解速度和精度。为了验证所提方法的可行性和有效性,本文分别对电力系统机组组合问题以及水火电联合调度的机组组合问题两个混合整数问题进行研究。对于UCP,采用12个测试系统进行仿真分析,优化结果表明所提算法不仅要优于粒子群算法以及差分进化算法等方法,而且能够有效处理最小开停机时间、机组爬坡等约束,特别是对于大规模机组组合问题其优化结果表现出更明显的优势;对于HTUCP,4个测试系统的优化结果表明IDCSO能够有效的处理水火电联合调度的机组组合问题,启发式修正策略的运用使得水电站的复杂约束得到了很好的满足。