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基于節(jié)能環(huán)保的水火電多目標優(yōu)化調度研究

文檔作者：劉文靜付傳雄吳杰康郭壯志文檔來源： 1．華南理工大學廣州學院電氣工程學院 2．廣東省水利水電科學研究院 3．廣東工業(yè)大學自動化學院		點擊數(shù)：	更新時間： 2022年02月25日
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第4O卷第2期
2014年2月 水力發(fā)電
基于節(jié)能環(huán)保的水火電多目標優(yōu)化調度研究
劉文靜 ，付傳雄 ，吳杰康 ，郭壯志
(1．華南理工大學廣州學院電氣工程學院，廣東廣州510800；2．廣東省水利水電科學研究
院，廣東廣州510060；3．廣東工業(yè)大學自動化學院，廣東廣州510006)
摘要：為提升水火電力系統(tǒng)運行的綜合性能，對含有梯級水電站的水火電力系統(tǒng)，構建兼顧經濟、用水和環(huán)保的
多目標優(yōu)化調度模型。針對各目標的量綱不同、權重系數(shù)難以合理確定的多目標優(yōu)化問題，運用滿意度函數(shù)和歐式
距離函數(shù)對其進行歸一化處理。并采用改進粒子群算法對處理后的目標進行優(yōu)化求解。以廣西某個由10個火電廠和
8個梯級水電站所組成的水火電力系統(tǒng)平水期日發(fā)電優(yōu)化調度計劃為例進行仿真分析，優(yōu)化結果表明在調度期內水
力資源獲得了充分利用，水電站總出力大于火電廠總出力，從而實現(xiàn)以水代煤，有效減少了煤炭的使用，降低了污
染物的排放， 同時也進一步驗證了本文所提多目標優(yōu)化求解方法的有效性。
關鍵詞：優(yōu)化調度：多目標；改進粒子群；水火電力系統(tǒng)
Multi-Objactive Optimized Scheduling for Hydro—thermal Power System
Based on Energy Saving and Environmental Protection
LIU Wenjing ，F(xiàn)U Chuanxiong2，wu Jiekang’，GUO Zhuangzhi
(1．School of Electrical Engineering,Guangzhou College of South China University of Technology，Guangzhou 5 1 o8o~
Guangdonb China；2．Guangdong Research Institute of Water Resource and Hydropower,Guangzhou 5 10060，Guangdonb China；
3．School ofAutomation，Guangdong University ofTechnology，Guangzhou 510006，Guangdon~China)
Abstract In order to improve the comprehensive performance of hydro-thermal power system with cascade hydroelectric stations,
a muhi-objective optimization model which can make the CO0rdination among econom~water resources and environmenta1
protection is established．The multi-objective optimization problem,in which，three targets have different dimension and weight
coeficient is difficult to determ ine,is norm alized by using satisfaction function and Euclidean distance function,and then is
solved by using improved particle swaFfl algorithm．A hydro-thermal power system with eight cascade hydroelectric stations and
ten therm al plants in Guangxi is studied as an example to simulate the scheduling optimization of daily power generation in norm al
water period．The results show that the hydropower output is greater than the output of therm al power plants，which reduces coal
consumption and pollutant emissions．The case study also verifies the effectiveness of multi-objective optimization metho&amp;amp;
Key Words：scheduling optimization；multi-objective；improved PSO；hydro-thermal power system
中圖分類號：TM 732 文獻標識碼：A 文章編號：0559—9342(2014)02—0083—05
0 引言
在當前節(jié)能環(huán)保的背景下， 只追求水火電力系
統(tǒng)經濟調度已然不能滿足需求． 同時兼顧經濟、能
源、環(huán)保等多目標的優(yōu)化調度及求解方法【 I3J成為當
前的研究熱點。常規(guī)算法對于處理高維多目標的水
火電優(yōu)化問題具有一定的局限性， 而可處理大規(guī)模
的復雜系統(tǒng)求解、且具有高效快速收斂性能智能優(yōu)
化算法， 如遺傳算法 、粒子群l 5等得到了廣泛的應
用。基本粒子群算法可有效優(yōu)化單目標問題，對于
多目標函數(shù)通常是采用權重系數(shù)、乘除等方、目標
收稿日期：2013—08—08
基金項目： 國家自然科學基金項目(50767001)；國家高技術研究
發(fā)展計劃(863計劃)項目(2007AA04Z197)；高等學校博士學科點專項
科研基金課題(20094501110002)； 廣東自然科學基金項目
($2013010012431，$2013040013776)；廣東省高等學校人才引進專項
資金項目；廣東省高等院校學科建設專項資金科技創(chuàng)新項目
(2012KJCXO045)
作者簡介：劉文靜(1986～ )， 女，河北張家口人，碩士．研究
方向為電力系統(tǒng)優(yōu)化調度及運行管理．
Woter Power Vo1．40 No．2 圈
水力發(fā)電 2014年2月
規(guī)劃等方法處理為單目標后進行優(yōu)化求解， 這些處
理方法需要有較強的先驗知識， 且受人的主觀因素
影響較重，不能有效反應實際運行情況。
本文綜合考慮各方面因素， 提出兼顧節(jié)能、用
水及環(huán)保的多目標模型， 運用滿意度函數(shù)和歐式距
離函數(shù)對量綱不同的多目標進行歸一化處理， 避免
人為因素影響．并采用改進粒子群優(yōu)化算法對處理
后的目標進行優(yōu)化求解。以一個具有8個梯級水電
站和1O個火電廠的水火電力系統(tǒng)為例進行仿真分
析。來驗證所建模型的正確性和求解方法的有效性。
1 水火電多目標優(yōu)化調度模型
1．1 目標模型
在水火聯(lián)合運行機制下，其調度的目標主要是
以水代煤，減少不可再生能源的使用，從而減少污
染物的排放。但是對于梯級水電站發(fā)電。涉及調節(jié)
未來用水、航運、灌溉等多方面效益，因此調度期
用水量越少越好。本文介于上述考慮， 建立系統(tǒng)總
耗煤量最小、梯級水電站群耗水量最小及污染物排
放量最小的優(yōu)化目標模型：
mi ： T警 ( )： T Nr[q( ， ) 。 ]
( t
， )=Σ Σ( t 2， + t， +y =l 1
式中， 、 、 分別為系統(tǒng)總煤耗量、總水耗量及
污染物排放量；
． 為水電蜥在 時段的發(fā)電用水
量；T為調度周期；N 、N 為系統(tǒng)中水、火電站的
個數(shù)； ．為火電機組i在t時段出力；嘶、b 、c 為
第i個火電廠機組的煤耗系數(shù)； 、盧 、 為第i個
火電廠機組的排放系數(shù)。
1．2 約束條件
(1)系統(tǒng)電力平衡約束
N N
，
t
。
=
t
+
t
(2)
式中，
． ，為水電蜥在 時段的出力； 為 時段的網
絡損耗， 表示在f時段系統(tǒng)的總負荷。
(2)水火電機組的出力約束
!PH,jmin~％ x 2，? (3)
l ,／rain≤ ． ≤ (i=1，2，?，NT t∈T)
式中， ? 、 √rT1i 、Pr? 、Pr,
imin分別為水、火電機
組出力的最大、最小值。
圈Warer Power Vo1．40 No．2
(3)梯級電站水量平衡約束
』VI：V1+(，l—Q ( (41
l +(Jl+ 。 一 — )△￡ q=2，3，?，凡；￡∈ )
式中， t -
、 分別為龍頭電站水庫在t-1、t時刻的
庫容；At為將調度周期所分時段的時長；Q 為龍頭
電站t時段的發(fā)電引用流量； 為龍頭水庫的天然來
水量； 為龍頭電站t時段的棄水量； 為上游電站
的下泄流量到達下游的時滯系數(shù)；Q： 為上級電站的
發(fā)電流量；5 為上級電站的棄水。
(4)水庫蓄水量約束
i ≤ ≤ ax (，=1，2，? ，ⅣH；t∈T) (5)
式中， 、 ? 分別為電站水庫蓄水量的最小與最
大值。
(5)發(fā)電流量約束
QG。 ≤QG√≤QGJ (，=1，2，? ， ； ∈ ) (6)
式中，Q。 i 、Q。 分別為水電機組發(fā)電流量最小、
最大值。
(6)水電站棄水約束
0≤ S
， ≤S (7)
式中，Js：為水電站 在 時段的棄水量，s： 為水電
站 在t時段的最大棄水量。
(7)火電機組出力爬坡約束。在相鄰時段內，
火電機組出力變化應在合適的范圍，否則有損設備。
兩個時段有功出力差值應在該機組在此時段內所能
升(降)出力的最大值之間：
_△
，
≤
，
一
，
≤ △
，i ( 2，? ，NT；
f8)
t=l，2，? ， 1)
式中，_△
．
、△
．
分別為t時段相比t-1時段機
組出力的最小、最大變化量。
(8)水耗量和煤耗量約束。本文的目標之一是
系統(tǒng)總煤耗量最小，這一目標的實現(xiàn)則需要以梯級
電站承擔較大出力來完成，而梯級電站發(fā)電量越多
則耗水量越多。這與另一目標梯級電站耗水量最小
化相沖突，從縱向各個目標系統(tǒng)內部來看，追求各
自的最小化。而從橫向整個系統(tǒng)效益來看，需要水
電出力大于火電出力，兩者達到相對最小。因此，
將二者統(tǒng)一轉化到一個標準下，總耗水量折算所得
的煤耗量應大于實際總耗煤量， 即：
T N ，v
Σi=1
( < Wt (9)
式中， 為水火電轉化系數(shù)。
”，、】 厶
Σ Σ
= =
HX 胃 ，號于：壹塞丁IJ日EJtl 廿 小人吧暑 t：| 1，bl~C．iV丐廈 T B
2 多目標優(yōu)化求解算法
2．1 多目標處理
首先對單個目標進行處理， 采用公式(10)將
各個目標統(tǒng)一到一個標準下，求出每個目標的滿意
度函數(shù)：
西 ( 一 ) ： ( 1，2，? ，m) (10)
．
( ) ( )、 ’ ’ ’
式中， 為目標個數(shù)； ( )為目標i的滿意度函數(shù)；f
? ( )為目標 的最優(yōu)解；
．
( )為目標 的最劣解；
構造歐氏距離目標函數(shù)如下：
mind( )=＼ [ ( )一咖 r (1 1)
式中，d(x)為構造的歐氏距離； ( )為各目標滿意
度函數(shù) ，( )的最優(yōu)值(最小值)； ( )是在所有目
標函數(shù)的約束下可以找到某個最優(yōu)解 的函數(shù)；西( )
一
． ( )之間的距離越小，表明越接近最優(yōu)值。
2_2 改進粒子群算法(ZDPS0)
在標準粒子群算法中， 粒子在飛行中依靠速度
和位移來更新自己尋求最優(yōu)解． 假設在一個Ⅳ維空
間中，有 個粒子， 第 個粒子的位置可表示為 =(
， ，
?
， )，對應的速度可表示為 =( ¨， ，? ，
V )，其速度和位移更新公式為：
Vi
,j(f+1)= ‘1)i,j(f)+c1。r1 [p ( )一 J( )]
+c2。r2‘ ( ) (￡)] (12)
Xi
,j
( +1)= (￡)+ √(f+1)
式中， 下標 為粒子的當前處于第 維， 即變量個
數(shù)，j=l，2， ? ，Ⅳ；下標i表示粒子的個數(shù)，i=1，2，
?
，m， 粒子數(shù)一般取20—50個；t為迭代次數(shù)，w
為慣性因子，決定粒子的搜索能力；c 、c2為學習因
子，表示粒子的自我學習及跟其他粒子經驗交流學
習的程度，通常取值為C1=cz：2；r 、r 為[0，1]之間的
隨機數(shù)； ，(z)為迭代到第t次時，第i個粒子在第．
維的空間位移； ，，(t)為迭代到第t次時，第i個粒
子在第 維的速度；P (f)為迭代到第t次時，第 個
粒子在第 維的最優(yōu)值；Pg,
j( )為迭代到第t次時，群
體在第 維的全局最優(yōu)值。
針對標準粒子群易陷入局部最優(yōu)解等缺陷， 對
權重系數(shù)采取線性減少W， 引入自適應學習因子來
進行調整， 從而使算法具有動態(tài)自適應性，能夠快
速收斂到最優(yōu)解[61。
(1)慣性權重線性遞減：
(f) 一—t"(Wmmx
—
- W
min)
W(f)-W 一— — (13)
?
t
?
式中，w? 、w 分別表示 的極大與極小值， 通常
取值分別為0．9、0．4； 表示為當前迭代次數(shù)； ( )表
示迭代至第 次時的慣性因子：tmax表示最大迭代次數(shù)。
(2)學習因子異步變化：
．
t。(c1,
m a x
- c】 )
cl( )=c1 +— 二— —
(? )： + ．
式中，c。(t)、C2( )為第t次迭代的學習因子；c ? 、
C 2
,
rain為學習因子c1、c2的初始值，通常c1,
rain=2．5、c2
=0．5；c 、C,~m
a 為學習因子c】、c2的終值，通常c】
，
一
=0．5、 2
?
= 2．5。
(3)ZDPSO步驟：① 初始化各參數(shù)的值，如粒
子規(guī)模、粒子的初始位置及速度；本文將火電廠每
個時段的出力和水電站每個時段的發(fā)電引用流量作
為粒子變量；② 運用適應度函數(shù)來評價粒子的適應
值，將粒子目前的適應值與其最優(yōu)位置P．的適應值
相比較， 用最優(yōu)適應值更新P ；③ 對于每個粒子，
比較所有粒子自身的適應值與全局粒子最優(yōu)位置的
適應值，用最優(yōu)適應值更新P ；④ 使用(12)式更
新粒子的速度及位移；⑤ 根據(jù)式(13)、 (14)更新
慣性因子及學習因子c 、c，；⑥ 分析是否滿足停止
條件(達到最大迭代次數(shù)或者精度要求)， 滿足則停
止運算，輸出最優(yōu)解，否則返回到第二步繼續(xù)迭代。
3 算例仿真
3．1 算例
本文選取紅水河上8個梯級水電站和廣西1O個
火電廠構成的電力系統(tǒng)1天的運行情況，進行優(yōu)化
調度仿真計算分析。水、火電參數(shù)如表1、2、3所
示，負荷情況來自于廣西日調度報，見表4所示。
在滿足以上約束條件以及系統(tǒng)負荷平衡的條件
下， 運用改進粒子群算法對多目標進行優(yōu)化求解，
種群個數(shù)50，迭代次數(shù)為1000次，各時段水電機
組與火電機組出力情況如圖1、2所示：
為驗證改進粒子群算法的優(yōu)越性， 分別運用標
準粒子群算法與改進粒子群算法，對多目標模型進
行求解，兩種算法的參數(shù)如表5所示。
3．2 優(yōu)化結果分析
(1)從圖1、表3可以看出，第2、4級水電站
裝機容量大、水頭較高，在調度期內承擔了較大的
出力。由于所建目標之一是耗水量最小， 大容量機
組在高水頭下發(fā)電效率較高， 因此會被優(yōu)先安排發(fā)
電，從而減少耗水量，這與實際情況相符。之所以
Water Power VoL 40 No．2固
／J＼ ／J 僅吧 I．／l‘+斗C
表1 火電廠基本參數(shù)
火電廠萋 煤耗系數(shù) 機組出力的上下限發(fā)電平均
o
M
jx
w
10
．h)
-5／ b／t．( w P
M
im
w
a~
水庫 裝機 保證 最大 最小 初始設計發(fā)
水電站 調節(jié) 容量／ 出力／ 庫容／ 庫容／ 庫容／ 電水
特性 MW Mw 億m 億m] 億nl 頭／m
0：00—1：00 8 200 8：oo一9：oo l1 300 l6：00—17：00 12 0o0
1：00—2：00 8 400 9：O0—10：00 12 o00 17：00—18：o0 11 600
2：oo一3：o0 8 600 10：00一l1：00 12 2o0 18：00—19：00 l1 ooO
3：00-4：00 9 000 l1：00—12：00 12 400 19：O0—20：00 10 000
4：00—5：00 9 500 12：0o一13：00 12 200 20：00—21：0o 9 700
5：oo一6：0o 1O 00O l3：00一l4：oo l1 300 21：00～22：O0 9 500
6：()0—7：00 l1 0oo 14：00—15：00 12 30o 22：00—23：00 9 300
7：00—8：00 11 200 15：O0—16：O0 12 300 23：O0—24：00 9 0O0
圈Water Po Pr Vo1．40 No．2
6 000
5 000
≥ 4 000
蚓3 000
2 000
1 000
5 1O 15 2O 25
時段值／h
圖1 梯級水電站群各電站日出力情況
0 5 1O l5 2O 25
時段值／h
圖2 廣西各火電廠日出力
表5 ZPSO／Std．PS0算法參數(shù)
其不能滿發(fā)， 一方面是由于自身的出力、庫容等約
束． 另一方面是要考慮多種因素， 如對下游電站的
水頭、發(fā)電流量等影響。
(2)從表1、圖2可以看出，1、2、4號電站發(fā)
電平均煤耗數(shù)值比其他電廠的數(shù)值要低，并且所建
目標中是追求火電發(fā)電煤耗量最小， 因此，對于煤
耗率低及裝機容量大的機組應承擔較大出力， 可有
激 0
醚 ◇ 搭
瓣0 0～轟
_ ∞麓 0
l 0 嘲
_ 秣
- 鼉 0黔0 幽
_ 誓 0麓 黼臻∞
‰誰蝴崤誰精 鵠虢％露0
0 秧 。一
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虢礁 。m鴟懣簿穗 麓鬻≮輯≮ 。
00 l『l ll戮
一0 瀚 螺 ≮≈％波
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媾一壤一強麓≈ 戳 ≈蟄 -
螺躲薯鬻 m強
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■ 港玨 臻怒糍
0赫 m 蝣
_一 0巍 撼爨 黲≮ 0
≯ 黼麓獬 0
㈣ ㈣ ㈣ ㈣ ㈣ ㈣ 0
7 6 5 4 3 2 l
R丑
一U 日 ，彳?。篴疊；丁IJf|BJ1、p 口 ，J＼人 j7匕j例、-yL．f1 I丹 曼l丌7
時段值／h ll ≯ l|
圖3 廣西水火電聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調度
效減少煤耗量，從而減少污染物的排放。
(3)從表6可以看出， 在總負荷一定的情況
下，改進后算法所求出的用水量、煤炭使用量以及
污染排放量要低于標準粒子群算法求出的數(shù)值，說
明改進后的算法求解精度較高。從圖3可以看出，
調度期的各個時段，水電機組的出力大于火電機組
的出力。達到了以水代煤， 可有效減少煤炭的使用
量和污染物的排放量，證明了所建模型及算法的有
效性
4 結語
(1)本文針對含有梯級水電站的水火電力系統(tǒng)，
建立了兼顧節(jié)能、用水、環(huán)保三個方面優(yōu)化調度模
(上接第53頁)冷擊的模型，通過設定寒潮的出現(xiàn)
時間和連續(xù)發(fā)生次數(shù)，分別從溫度場與應力場等角
度分析閘墩薄壁混凝土結構在環(huán)境溫度、混凝土水
化熱、溫控措施、混凝土徐變及氣溫驟降等因素影
響下．施工早期與后期寒潮及連續(xù)寒潮冷擊下閘墩
結構的真實受力特性。研究表明，在早期寒潮冷擊
下， 閘墩混凝土溫度場波動大，但應力波動??；在
后期多次寒潮冷擊下， 閘墩的溫度場波動較小，但
應力場波動較大。且在短期內應力幅值頻繁波動，
開裂可能性大大提高。閘墩應力波動較大位置主要
位于閘墩與底板交接的拐角處，寒潮冷擊下，拐角
處兩側的混凝土均因溫度驟降而產生收縮變形， 且
此處幾何突變較大，易產生較大的拉應力。在大壩
及泄洪建筑物中， 有很多類似于水閘閘墩的薄壁邊
墻結構在施工期遭遇寒潮，其溫度與受力狀態(tài)具有
類似的變化規(guī)律，在結構設計中應予以考慮寒潮的
影響
型， 仿真結果證明在調度期裝機容量大、水頭較高
的水電站優(yōu)先發(fā)電并且承擔較大的出力， 同時煤耗
率低及裝機容量大的機組出力較大， 實現(xiàn)了以水代
煤，節(jié)能減排。
(2)對多目標優(yōu)化調度模型求解時， 無需對目
標函數(shù)進行權重系數(shù)的確定，運用滿意度函數(shù)及歐
式距離函數(shù)可有效對量綱不同且相互沖突的目標進
行歸一化處理， 簡化求解過程。
(3)改進粒子群算法對含有多維約束、大型、
復雜的非線性問題的求解比標準粒子群算法具有更
高的精度，更快的收斂速度及更好的精度。
參考文獻：
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(責任編輯高 瑜)
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力計算[J]．河海大學學報：自然科學版，2003，31(1)：11-15．
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結構安全影響研究[J]．水利學報，2007(S1)：205—209．
(責任編輯王琪)
Water Power Vo1．40 No．2囫

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