王保民
摘 要:針對風電并網對電力系統經濟調度的影響,以火電機組的燃料成本及火電廠環境成本為目標函數建立模型。通過懲罰系數將污染氣體排放量轉化為環境成本。提出了基于模擬退火的和聲搜索算法。通過與傳統的遺傳算法比較,驗證了該算法的可行性與有效性。
關鍵詞:電力系統經濟調度 和聲搜索算法 模擬退火
中圖分類號:TM712 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)02(c)-0120-02
電力系統經濟調度是研究在滿足系統功率平衡和運行約束條件的要求下,以實現經濟利益最大化為目標的最優化問題。風能作為一種新型的可再生能源,在電力系統的地位逐步上升。世界利用風能的主要形式是并網發電,大型風電場的發電量直追火電機組[1,2]。由于風力發電具有間歇性和波動性,預測存在較大誤差,使含風電場動態經濟調度問題更加復雜,調度決策必須考慮風電預測不確定性帶來的影響。動態經濟調度能夠更好地反應運行要求,保障電力系統安全穩定運行。本文建立了以發電的煤耗成本和污染成本最低為目標函數的經濟調度模型并基于模擬退火的和聲搜索算法。
2 基于模擬退火的和聲搜索算法
2.1 和聲搜索算法
和聲算法是對音樂演奏的原理的模仿。模擬了音樂家們通過自己對音樂的評價在排練音樂合奏的過程中,不斷對各樂器的音調進行調整,最終形成一個最好的合奏狀態,模擬這一現象,將樂器比作優化問題中變量,各樂器的音調相當于各變量的值,優化問題的第j組解向量等價于各樂器音調的和聲,目標函數等價于音樂效果評價,提出了HS算法[3]。和聲搜索算法是基于隨機搜索的一種算法,但是卻有更少的參數,往往被用于優化系統運行成本。
2.2 算法改進
和聲搜索算法對初值具有依賴性。模擬退火算法的最大特點是算法本身與初值無關,最優解與初始解的狀態即算法迭代的起點無關,并且具有漸近收斂及并行計算的特性,已經在理論上被證明是一種以概率收斂于全局最優解的全局優化算法[1]。基于和聲搜索算法這一特點計算初值便可克服和聲算法對初值依賴性這一缺陷。
3 算例分析
本文采用典型的10機測試系統。系統中含有一個風電場。根據風電場里有雙饋異步風機V90,2MW 100臺。計算過程中計算變量及風電場出力采用標么值計算。由于風電場出力具有隨機波動性,本文假設風電場的并網使得正旋轉備用增加wu%=20,負旋轉備用增加wd%=40[4]。計算結果如表1所示。
而利用遺傳算法所獲得的最優解成本為254442.26萬元。比較兩種算法,可以看出,本文提出的基于模擬退火算法的和聲搜索算法比起傳統的遺傳算法將總發電成本從254442.26元降低到232904.85元,節約成本21537.41,占總成本的8.464%。這一經濟調度方案降低了對煤炭的消耗量,節省了一次能源,對應的環境的污染也減少,效果明顯。是一個更好的經濟調度方案。
4 結論
本文研究了含風電場的電力系統動態經濟調度模型,并提出一種基于模擬退火算法的和聲搜索算法,實例證明本文提出的基于模擬退火算法的和聲搜索算法在計算含風電場的動態經濟調度問題上具有一定的優越性,能夠在短時間內找到最優解,對電力系統而言,節省一次能源的消耗量,減少污染氣體的排放量,有較高的使用價值和發展空間。
參考文獻
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[4] 任博強,彭鳴鴻,蔣傳文,等.計及風電成本的電力系統短期經濟調度建模[J]. 電力系統保護與控制,2010(14):67-72.endprint