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基于超效率DEA效益評(píng)估的水火電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方式研究

2019-05-27 02:12:50劉文靜付仙蘭吳杰康
水力發(fā)電 2019年2期
關(guān)鍵詞:效率優(yōu)化評(píng)價(jià)

劉文靜,付仙蘭,吳杰康,沈 娜

(1.華南理工大學(xué)廣州學(xué)院電氣工程學(xué)院,廣東廣州510800;2.湖北省孝感市供電公司,湖北孝感432100;3.廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,廣東廣州510006)

傳統(tǒng)的水火電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度仍然是目前研究的重點(diǎn)問(wèn)題,合理的調(diào)度方式對(duì)于整個(gè)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的尤為重要。因此,實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)多變的內(nèi)外界影響因素,合理安排機(jī)組出力,選擇合適的調(diào)度方案,可實(shí)現(xiàn)資源的有效配置,提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。水火電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度是復(fù)雜的非線性規(guī)劃問(wèn)題,傳統(tǒng)算法在求解時(shí)速度慢且收斂不穩(wěn)定,智能優(yōu)化算法[1-3]可隨意設(shè)置初始點(diǎn),目前已經(jīng)成為求解該類(lèi)大型含有多維約束的非線性規(guī)劃問(wèn)題的熱點(diǎn)算法。但是智能優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)或者全局收斂不唯一,文獻(xiàn)[4]采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)含有多個(gè)目標(biāo)的水火電力系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度求解,經(jīng)多次測(cè)算,其最優(yōu)解并不唯一,而是在一個(gè)最優(yōu)值附近波動(dòng),針對(duì)該文獻(xiàn)存在的問(wèn)題,提出運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析算法對(duì)運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)擇優(yōu)。將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的多次測(cè)算運(yùn)行結(jié)果數(shù)據(jù)放入超效率DEA模型中評(píng)價(jià)分析,依據(jù)超效率DEA評(píng)估值和實(shí)際運(yùn)行狀況,得出多個(gè)優(yōu)化調(diào)度方案,為決策者提供多個(gè)選擇。

1 DEA的算法模型

1.1 DEA基礎(chǔ)理論

DEA是運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)和數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)交叉研究的一個(gè)新的領(lǐng)域,是用來(lái)評(píng)價(jià)具有多輸入多輸出決策單元(DMU)相對(duì)有效性的非參數(shù)方法,由著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年首次提出[5- 6]。

CCR對(duì)偶線性規(guī)劃模型可表示為

θ=minθ

s.t.∑nj=1xjλj≤θx0
∑nj=1yjλj≥y0
λj≥0,j=1,2,…,n

(1)

式中,θ為該決策單元DMUj的有效值(指投入相對(duì)于產(chǎn)出的有效利用程度),當(dāng)θ=1,則該方案有效,θ<1,則方案無(wú)效;xj為決策單元DMUj的投入要素,要求越小越好;yj為決策單元DMUj的產(chǎn)出要素,要求越大越好;λj為第j個(gè)DMU的權(quán)重系數(shù)。

1.2 超效率DEA模型

傳統(tǒng)DEA模型僅可以評(píng)價(jià)出有效與非有效的決策單元,但是如果存在多個(gè)有效單元,傳統(tǒng)模型不能對(duì)多個(gè)有效的決策單元進(jìn)行排序。Andersen 和Petersen(1993)提出超效率模型(Super efficiency-DEA)[7]。該模型可對(duì)傳統(tǒng)DEA模型計(jì)算出的效率值進(jìn)行區(qū)分,從而對(duì)有效單元進(jìn)行排序,對(duì)于非有效的單元剔除。超效率DEA模型基本思想是進(jìn)行決策單元效率評(píng)價(jià)時(shí),用其他決策單元的投入和產(chǎn)出組合替代該決策單元的投入與組合,而其自身被排除在外,其投入導(dǎo)向型模型為[8]

θ=minθ

s.t.∑nj=1,j≠qxijλj+S-i≤θx0,i=1,…,m

∑nj=1,j≠qykjλj-S+k≥y0,k=1,…,r

λj≥0,j=1,2,…,q-1,q,q+1,…,n

S-i≥0,S+k≥0

(2)

式中,θ為超效率評(píng)價(jià)值,超過(guò)1為有效;S-i、S+k為松弛變量值。

2 運(yùn)用DEA對(duì)水火電力系統(tǒng)調(diào)度進(jìn)行評(píng)估

2.1 模型選取

利用基本CCR對(duì)偶模型及超效率DEA模型兩種方法求解含有多個(gè)投入多個(gè)產(chǎn)出的同質(zhì)決策單元的效益問(wèn)題,本文選取模型1和2為效益評(píng)價(jià)模型。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

決策單元必須為同質(zhì)可比的單元,為使數(shù)據(jù)不失一般性,決策單元取值是在同迭代次數(shù)及同維數(shù)條件下,將文獻(xiàn)[4]的算例數(shù)據(jù)采用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行多次測(cè)算,迭代次數(shù)為100次,求解程序運(yùn)行10次后得到的不同運(yùn)行方式作為決策單元。

投入指標(biāo)為:耗水量,億m3;耗煤量,t;排放,t;迭代時(shí)間,s。產(chǎn)出指標(biāo):發(fā)電量,MW。把文獻(xiàn)[4]的算例優(yōu)化運(yùn)行的結(jié)果作為評(píng)價(jià)指標(biāo),將耗水量、耗煤量、迭代時(shí)間作為投入指標(biāo),污染物排放量、發(fā)電量作為產(chǎn)出指標(biāo)。污染物排放量作為目標(biāo)之一要求越小越好,但是在DEA中作為產(chǎn)出指標(biāo)要求越大越好,因此將此指標(biāo)處理為投入指標(biāo)。

對(duì)于維數(shù)相同的多峰值函數(shù),迭代次數(shù)越大,越接近最優(yōu)解,但并非是絕對(duì)的,因PSO是一種隨機(jī)算法,在參數(shù)相同的條件下,每次的求解結(jié)果也不相等。因此,運(yùn)用DEA評(píng)價(jià)算法評(píng)估選取合適的調(diào)度方案。各評(píng)價(jià)指標(biāo)見(jiàn)表1。

表1 水火電廠的不同調(diào)度方案對(duì)應(yīng)的指標(biāo)

3 算例仿真

3.1算例

論文數(shù)據(jù)是基于文獻(xiàn)[4]對(duì)于廣西水系在紅水河上已經(jīng)形成的梯級(jí)水電站群,對(duì)上面的8個(gè)梯級(jí)水電站以及10個(gè)火電站所構(gòu)成的電網(wǎng)的10個(gè)優(yōu)化調(diào)度方案進(jìn)行效益評(píng)估。

3.2 基于DEA及超效率DEA的調(diào)度方案效益評(píng)估

從表2中可以看出,采用CCR模型計(jì)算出2、3、7、8、9五個(gè)調(diào)度方案θ值均為1,投入對(duì)于產(chǎn)出的有效利用率最高,其他方案均為非有效的決策單元。接著采用超效率DEA模型對(duì)10個(gè)調(diào)度方案進(jìn)行分析計(jì)算。由表3及圖1可以得出有效的決策單元與采用傳統(tǒng)的CCR模型結(jié)果一致。同時(shí)可以看出方案2是效率最優(yōu)調(diào)度方案,耗煤量較少,水電承擔(dān)較大負(fù)荷,同時(shí)迭代時(shí)間及排放都較小。但是決策不僅是看方案最終效益的,因?yàn)樵谕瑯拥睦嫦拢泻芏喾N不同的投入量。如,耗水量的不同,耗煤量、排放的不同都是受當(dāng)時(shí)發(fā)電情況所影響的。決策者可以根據(jù)當(dāng)前的實(shí)際情況或者偏好選取調(diào)度方案,決策者可以在不同的外界環(huán)境考慮不同的運(yùn)行方式選擇θ值為超過(guò)1的超效率DEA值方案。

表2 調(diào)度方案的DEA模型評(píng)價(jià)結(jié)果

表3 調(diào)度方案的超效率DEA模型評(píng)價(jià)結(jié)果

豐大方式運(yùn)行下,豐水期,即在來(lái)水量充足情況下,應(yīng)首先考慮防洪效益,避免水位過(guò)高,應(yīng)最大程度利用水來(lái)發(fā)電,減少棄水。以水代煤,節(jié)約煤炭資源,可以保護(hù)環(huán)境,減少環(huán)境污染,達(dá)到節(jié)能減排的效果,可選方案為2和8。

枯小方式運(yùn)行下,枯水期,即在來(lái)水量不足情況下,這時(shí)應(yīng)首先滿足航運(yùn)、灌溉、養(yǎng)殖等效益,水力發(fā)電不足,應(yīng)讓可運(yùn)行的水電機(jī)組滿發(fā),再利用火電補(bǔ)充。這時(shí)水電總出力雖小于火電,但可充分利用水資源,代替了部分火電,在一定程度上也實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排,最終達(dá)到了保護(hù)環(huán)境的目的,可選的方案為3,7,9。

圖1 超效率DEA評(píng)價(jià)結(jié)果

4 結(jié) 論

本文分別采用DEA和超效率DEA模型對(duì)文獻(xiàn)[4]改進(jìn)粒子群優(yōu)化后的10個(gè)水火電調(diào)度方案進(jìn)行效益評(píng)估,從而為決策者選擇適合的調(diào)度方案。實(shí)例仿真結(jié)果證明該方法的可行性,為決策者提供了優(yōu)化調(diào)度及效益評(píng)估雙準(zhǔn)則的調(diào)度方案。體現(xiàn)了節(jié)能調(diào)度的思想,以水代煤,節(jié)約煤炭資源,保護(hù)環(huán)境。

文章不足之處是投入產(chǎn)出指標(biāo)考慮不夠全面,文中僅將求解結(jié)果作為評(píng)價(jià)指標(biāo),不夠宏觀,決策者在決策時(shí)會(huì)考慮更多的影響因素,這是本文今后進(jìn)一步研究的方向。

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