浅谈基于满意度的多目标电力调度优化.doc

《浅谈基于满意度的多目标电力调度优化.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、浅谈基于满意度的多目标电力调度优化摘要：近些年来，随着时代的发展和社会经济的进步，我国电力事业得到了迅速发展；电力工业是我国经济发展的重要支柱；如果从电力消费的公共性角度来讲的话，电力行业可以归于公共事业的范畴,对于人民群众的日常生活和工作都会产生影响。本文简要分析了基于满意度的多目标电力调度优化，希望可以提供一些有价值的参考意见。关键词：满意度；多目标；电力调度1、电力客户满意度分析客户满意度：在激烈的市场环境竞争中，再加上市场供需结构和企业营销战略的变化，逐渐形成了客户满意的理念。客户满意作为一种感觉，指的是客户对自己的要求被满足程度的感觉，这种感知了综合了多个方面，比如企业提供产品

2、的实现、产品的使用以及处理产品的过程等。客户满意度指的是对用户接受过企业以及企业产品或服务的满意程度进行评价，它是从本质上来对产品或服务的质量进行评价，不仅可以将客户满意的程度给体现出来，又可以将企业提供产品的成效给有效的反映出来。2、工业用电效率以及污染排放指标分析通过相关的资料可知，近些年来，我国的排放总量中，有相当一部分比重都是工业污染排放，随着城市化进程加快，工业部门将会越来越多的进行污染和排放，对于环境质量和经济的可持续发展产生很大的影响。目前，我国的能源危机和环境污染问题日趋严重，国家在相关规划中已经在约束性目标中加入了节能和减排的内容。因此，从节能减排的角度上来讲，电力部门

3、应该对那些有着较高能耗和较重污染的企业用电进行限制，鼓励那些污染较轻以及能耗较低的用户多用电，但是，这样就出现了一个问题，因为能耗很高的用户往往有着较高的产值和较高的利润，可以缓解就业问题，那么就需要对工业污染排放的因素进行分析，探讨工业各个行业用电量和污染排放之间的关系。工业用电效率：通过研究表明，工业用电量和工业总产值都不是孤立存在的，两者存在着互相影响的关系o工业总产值在提高的同时，往往会增加用电量。而工业总产值又会在很大程度上影响到工业用电量。那么，就需要大力研究工业用电效率。工业污染指标：工业污染是一个综合性很强的名词，它涉及到诸多方面的内容，比如工业废弃、工业废水、工业固体废

4、弃物等等。并且，工业行业的不同，在工业污染特征方面也会呈现出很大的差异。比如冶金、电力、建材等行业主要会产生工业废弃污染，而造纸、化工以及纺织等行业则主要产生工业废水污染,冶金行业如粉煤灰等主要会产生工业固体废弃物污染等等。因此，在核算工业污染排放量时，就需要认真核算水污染排放量、大气污染排放量和固体废弃物污染排放量等。3、基于满意度的多目标电力调度模型建立及求解基于满意度的多目标电力调度主要指的是针对各个用电客户的污染排放以及单位产值用电量等情况，相关的电力运行管理部门对各个客户用电量的电量分配目标进行合理确定，在电力客户电量需求得到满足的前提下，保证有最小的环境污染和最高的电力资源利

5、用率。这种思想不仅可以对电力客户的需求进行充分满足，还可以对那些有着较高耗能和污染的企业发展进行限制，可以在很大程度上促进资源的节约和环境的保护。模型的目标函数：通过分析我们可以将电力客户满意度的函数给得出来，也就是在这个公式中，客户满意度用S来评价，第j家工业企业的客户满意度就可以用Sj来表示，企业最大的电能需求量则用Yj来表示。同理，我们结合企业的电力消耗量、电力资源利用效率以及其他污染物的排放量，就可以得到污染排放的函数，进而得出最小的总用电量。模型的约束条件：电力目前被人们所广泛使用，作为一种二次能源，特殊性比较强，到如今，还没有有效的解决如何来对其进行大规模的存储，这样就需要在

6、生产和供应电力的过程中实现平衡，有着较强的计划性。在电力供应平衡方面，需要保证本区域计划供应给工业企业的电力总量要大于本区域内所有工业客户的用电量之和。在污染排放约束方面，要想保证本区域的环境质量目标可以达到，就需要严格的控制本区域内污染源的允许排放总量，通过环境容量，来合理确定允许排放总量。而环境容量指的是则是环境能承受最大量的污染物质，但是不能够给影响到人类的正常生存，不会损害到自然生态环境。模型的求解方法：通常情况下，需要遵循三条原则来对多目标决策问题进行处理，一是化多为少，指的是对目标函数进行全面分析，对目标函数的个数进行最大限度的减少，但是需要保证的是不能影响到正常的决策。二是

7、统一量纲原则，指的是为了更加方便的进行比较，在单目标决策中，需要统一不同方案目标函数值的单位。在多目标决策中，因为各个目标都是独立的，并且有着不同的计量单位，那么在进行多目标决策的过程中，为了消除量纲的影响，就虚假要标准化处理这些指标值，然后对两种指标进行比较。目前，应用比较广泛的主要有两种优化方法，分别是经典的多目标优化方法和灰色例子群算法，前者指的是通过处理或者数学转换多目标优化中的各子目标函数，将其转化为简单的单目标函数，然后