電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化發(fā)電調度的改進決策方法.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的傳統(tǒng)經(jīng)濟調度模型將不再是非常合理的準則。電力市場環(huán)境下的優(yōu)化調度模型應努力追求電力系統(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。本文在分析水火電運行特性的基礎上，從電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟性出發(fā)，結合節(jié)能環(huán)保宗旨，利用多角度建模的方法，分別構建了火電系統(tǒng)和水火電混合系統(tǒng)的多目標優(yōu)化發(fā)電調度模型。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的物理技術條件約束，水火電混合系統(tǒng)在火電系統(tǒng)約束條件的基礎上，增加了水力發(fā)電系統(tǒng)特有的水力網(wǎng)絡約束。從數(shù)學角度看，電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化發(fā)電調度模型為一個典型多目標決策問題。模型求解的關鍵在于多目標問題的處理及數(shù)學優(yōu)化算法的選擇。
　　 針對多目標問題所具備的共同特點，本文提出了一個改進的多目標決

3、策方法對多目標問題進行標量化處理，轉化為單目標優(yōu)化問題，然后利用相關數(shù)學優(yōu)化算法求解。改進的多目標決策方法通過定義單目標滿意度函數(shù)和總體協(xié)調度函數(shù)，分別解決了各子目標的不可公度性問題和相互矛盾性問題，并在此基礎上，借鑒評價函數(shù)法和交互式多目標決策方法的思路，構建基于評價函數(shù)的交互式多目標決策模型，該模型融入了決策者的主觀偏好信息，使得到的調度方案更容易滿足決策者的具體要求。
　　 數(shù)學優(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算法進行改進，并用標準測試函數(shù)對比改進后的PSO算法和基本PSO算法，結果表明改進后PSO算法收斂特性有所改善。
　　 為了驗證本文構建的電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化發(fā)電調度模型的有效性和模型求解方法的可行性，分別選取