【摘要】 本发明公开了一种基于遗传算法的抽水蓄能电站调度方法，是在火电机组机组组合结果的基础上，对抽蓄电站进行优化调度，所建立的抽蓄电站最优调度模型是一个包含离散变量和连续变量的优化问题。离散变量为抽蓄电站在各调度区间的工作状态(发电或者抽水)；连续变量为抽蓄电站在各调度区间的发电/抽水功率。该方法在火电机组机组组合的基础上，对抽蓄电站进行优化调度，既考虑了负荷特性又考虑了抽蓄电站和常规火电机组的技术特性，通过构建调度模型，提高抽蓄电站经济效益和社会效应。。： 【专利类型】发明授权 【申请人】南通大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】226000 江苏省南通市崇川区啬园路9号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南通市 【申请人区县】崇川区 【申请号】CN201210273392.X 【申请日】2012-08-02 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102780235B 【公开公告日】2014-10-08 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102780235B 【授权公告日】2014-10-08 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】H02J3/46; G06N3/12 【发明人】郭晓丽; 张新松; 顾菊平; 杨奕; 王建平; 林纯 【主权项内容】 一种基于遗传算法的抽水蓄能电站调度方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将整个调度时段的小时数T按照30分钟的时间步长分为2T个调度区间；各调度区间内火电机组的出力，抽蓄电站的抽水/发电功率以及负荷需求均保持不变；(2)随机产生遗传算法的初始染色体种群，种群规模为10T，采用长度为2T的二进制编码表示染色体种群中的一条染色体；每条染色体给出了抽蓄电站在整个调度时段内的工作状态，根据抽蓄电站的工作状态可将整个调度时段分为m个抽水/发电阶段，m≤2T；(3)根据边际发电成本最小的原则，优化抽蓄电站在各抽水阶段的抽水功率时间序列优化目标是确保火电系统为应对抽水功率而增大出力导致的额外发电成本最小，具体步骤如下：A)若某调度区间内抽蓄电站的抽水功率小于抽蓄电站的最大允许抽水功率则该区间为可用调度区间，反之则为不可用调度区间；计算抽水阶段各可用调度区间内所有火电机组当前的边际发电成本Mi，t：Mi，t＝2aiPi，t+bi式中，ai和bi分别为机组i的发电成本系数，Pi，t为机组i在调度区间t内的出力；B)寻找当前发电边际成本最低的机组，假定此时机组k在抽水阶段内的调度区间1的边际发电成本Mk，l最小，则：Pk, l=Pk, l+1.0Plc=Plc+1.0Qlower=Qlower-Δ Qlower]]>即，发电边际成本最低的机组增加1MW出力用于水泵抽水；Qlower为抽蓄电站下水库的库容，ΔQlower为1MW的水泵抽水功率导致的下水库库容减小量；C)重复执行步骤1)和2)，直至抽水阶段内所有调度区间均为不可用调度区间或下水库的库容Qlower达到最小允许库容Qlower，min；D)根据优化所得的抽水功率时间序列计算Cj的数值，Cj为抽蓄电站抽水阶段火电系统为应对抽水功率而增大出力导致的额外发电成本；(4)根据边际发电成本最大的原则，优化抽蓄电站在各发电阶段的发电功率时间序列优化目标是确保火电系统因抽蓄电站发电功率而节约的发电成本额最大，具体步骤如下：a)判断是否有火电机组在整个发电阶段可被抽蓄电站的发电出力完全替代；若有，关闭这些机组，并修改抽蓄电站在相应调度区间的发电出力并计算抽蓄电站发电后的上水库库容Qupper；若没有，则直接执行步骤2)；b)若某调度区间内抽蓄电站的发电功率小于抽蓄电站的最大允许发电功率则该时段为可用调度区间，反之则为不可用调度区间；计算发电阶段各可用调度区间内所有火电机组当前的边际发电成本Mi，t：Mi，t＝2aiPi，t+bi式中，ai和bi分别为机组i的发电成本系数，Pi，t为机组i在调度区间t内的出力；c)寻找当前发电边际成本最高的机组，假定此时机组k在调度区间1的边际发电成本最高，则：Pk, l=Pk, l-1.0Plg=Plg+1.0Qupper=Qupper-Δ Qupper]]>即，发电边际成本最高的机组减少出力1MW，功率缺额由抽蓄电站的发电出力弥补；ΔQupper为抽蓄电站发电1MW导致的上水库库容Qupper的减少量；d)重复执行步骤2)和3)，直至抽水阶段内所有调度区间均变为不可用调度区间或上水库的库容Qupper达到最小允许库容Qupper，min；e)根据优化所得的发电功率时间序列计算Gj的数值，Gj为抽蓄电站发电阶段火电系统因抽蓄电站的发电功率而节约的发电成本；(5)根据步骤(3)和步骤(4)的优化结果计算种群中各染色体的适应度：Fit=Σ j=1m(Gj-Gj)]]>式中，若阶段j为抽蓄电站的抽水阶段，则Gj的值为零；若阶段j为抽蓄电站的发电阶段，则Cj的值为零；(6)以种群中各染色体的适应度为基础，采用遗传操作更新染色体种群；(7)重复执行步骤(3)至步骤(6)，直至算法满足预置的收敛条件。 【当前权利人】南通大学 【当前专利权人地址】江苏省南通市崇川区啬园路9号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12320000466012919A 【引证次数】2.0 【他引次数】2.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】9

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