基于自适应多目标权重粒子群算法的负荷分配方法研究

魏家柱

(中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院,安徽 合肥 230088)

0 引言

根据国务院2016年发布的《“十三五”节能减排综合工作方案》要求,2020年国内万元生产总值所消耗能源和氮氧化物排放总量与2015年相比都需降低15%以上。在不同特性的机组之间合理分配负荷,研究电力系统的环保经济发电调度(environmental-economic dispatch,EED)问题,对促进节能减排具有重要意义。

现阶段在研究EED问题时,一些文献采用了多目标优化算法[1-4]。如文献[1]在经济成本和环境成本中考虑了实际的负荷需求和多种燃料资源,并在多目标粒子群优化算法中引入了多目标解集更新和变邻域搜索2种策略,很好地降低了煤耗和发电成本。文献[2]将AC-DC混合微电网的操作属性以及负载和可再生能源发电的不确定性纳入最佳调度问题,同基于容量的下垂设置相比调度过程中的运营成本和排放量都明显减少。文献[3]提出了一种基于安全约束的最优潮流多目标发电调度模型,所获取的帕累托最优解引起不安全风险的可能性较低,对于系统的不确定变化表现出较强的鲁棒性。文献[4]为了解决电力系统中凸和非凸相结合的EED问题提出了1种改进的基于生物地理的优化算法,并在3种不同的测试系统上仿真,仿真结果表明所提算法具有较好的收敛性。

相对于多目标优化算法,单目标优化算法较为简单且在运算时间方面具有显著的优势,因此在负荷多目标优化分配的问题中得到了广泛的应用[5-8]。……