一种基于两阶段萤火虫编码的机组组合优化方法技术

本发明专利技术提供了一种基于两阶段萤火虫编码的机组组合优化方法；本方法首先确定机组组合模型，其次针对标准萤火虫的搜索机制进行变异和自适应改进，然后对萤火虫进行里散化处理求解机组启停问题，接着用实数编码萤火虫求解负荷最优分配子问题，两个问题交替求解，最终获得机组组合的完整解；本发明专利技术可以提高机组组合的求解速度和全局寻优能力，为电力系统调度人员提供更优的决策支持。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于两阶段萤火虫编码的机组组合优化方法，其特征在于，包括建立以下机组组合模型：所述的机组组合模型的目标函数是由发电费用和机组启动费用最小，满足有功平衡约束、旋转备用约束、机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小启/停时间约束的条件下建立；所述的目标函数如下所示，由发电费用和启动费用两部分组成：minF(P,U)=Σi=1NΣt=1T(f(Pit)Uit+STiUit(1-Uit-1))]]>其中，发电费用函数如下：f(Pit)=ai+bi×Pit+ci×(Pit)2]]>启动费用函数如下：STi=Ki+Bi(1-eTioff(t-1)τi)]]>所述的目标函数中的机组出力及启停变量是模型的决策变量，需满足如下约束条件：1)Σi=1NPitUit=PDt2)Σi=1NUitPi,max≥PDt+SDt3)Pi,minUit≤Pit≤Pi,maxUit4)RiDown≤Pit-Pit-1≤Riup5)[Tion(t-1)-Tion](Uit-1-Uit)≥06)[Tioff(t-1)-Tioff](Uit-Uit-1)≥0,t∈(1,2,...T)]]>其中，N表示机组数目；T表示调度周期；分别表示第i号机组第t时段的出力及启停情况，U＝0表示机组关停，U＝1表示机组开启，除是待求的决策变量，其余量均是给定的参数；STi表示机组i的启动费用，Ki,Bi,τi为常数，为机组i在t‑1时段连续停机时间；ai,bi,ci是机组i的发电费用系数；分表示t时段系统的负荷及旋转备用需求；Pi,max,Pi,min及分别表示第i号机组的最大、最小技术出力和向上、向下爬坡能力；分别表示第i号机组的最少开启、关停时间；包括如下步骤：步骤1：初始化模型中的参数，标记迭代次数cc＝1；步骤2：初始化离散种群；第一阶段离散萤火虫编码，在多维解空间中随机初始化种群Fn代表种群规模，每个解有D维，D代表待优化变量数目，此模型中D＝N×T，N表示机组数目，T表示调度周期；编码的每一位分别代表机组在某时段的开/停状态；步骤3：初始化机组启停状态及相应机组的最大出力，校核旋转备用约束是否满足，若满足，执行下一步；若不满足，执行旋转备用约束修复策略，继续步骤3校核旋转备用约束；步骤4:校核机组最小启/停时间约束是否满足，若满足，执行下一步；若不满足，执行最小启/停时间约束修复策略，再转步骤3；步骤5：由步骤3确定了满足旋转备用约束，步骤4确定了满足机组最小启/停时间约束，所述的机组的启/停变量由步骤3和4确定，使用第二阶段改进的实数编码萤火虫算法进行经济调度，确定各机组的出力，所述的有功平衡约束、机组出力上下限约束、机组爬坡约束在该步骤中处理；即以发电费用作为基本目标函数，将有功平衡约束、机组出力上下限约束、机组爬坡约束以罚函数的形式加入基本目标函数，优化得到各机组的出力；步骤6：离散种群的适应度计算；在所述步骤3，步骤4确定的机组启停状态及步骤5确定的机组出力基础上，计算每一个萤火虫位置相对应的目标函数，并进行适应度评价；所述步骤适应度计算，为避免过早收敛，使用如下适应度函数Fitness＝w[1‑cost％],其中cost表示当前机组组合的费用，Max(cost),Min(Cost)为当前最大、最小费用；所述个体最大、最小及当前费用按照模型中的目标函数计算；个体成本越小，适应度越大，常数W大于0；当适应度最大时得到相应的最优成本及机组组合结果；步骤7：保存当前得到的最优解，若达到最大迭代次数，则终止迭代，输出结果；否则，迭代次数加1，cc＝cc+1，对当前离散编码对应的实数编码进行更新，将更新后实数编码离散化为“01”编码，转步骤3。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王波，方必武，罗金号，马恒瑞，陈思远，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42