火电机组启停机经济调度新算法.pdf

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1、第23卷第2期电力自动化设备VOl.23NO.22003年2月ElectricPOwerAutOmatiOnEguipmentFeb.2003火电机组启停机经济调度新算法温步瀛，陈冲，邓嵘（福州大学电气工程系，福建福州350002）摘要：合理的开停机方案能带来经济效益，提出一种混合模拟退火-遗传算法模型进行火电机组的优化启停计划调度。采用十进制编码，无需解码，可减少计算误差和时间。由于引入了模拟退火算法，使得这种算法能接受新特性，不仅改进了局部收敛性且能加速寻优过程，最终可得到近于全局最优的解。经算例验算表明，该算法可在满足安全可靠的多种约束条件下，较好地改善机组启停

2、计划的经济性，是安排火电机组启停机计划的一种可行方法。关键词：遗传算法；模拟退火算法；启停机计划中图分类号：TM621.6；F224.5文献标识码：A文章编号：1006-6047（2003）02-0001-041.2约束条件1问题的描述通常情况下，可将约束条件分为如下三类。启停机经济调度的目的是在指定的周期内，满1.2.1功率平衡约束足系统负荷、备用容量、机组最小运行时间和最小启功率平衡约束的条件为N停机时间等限制，并考虑机组启停费用和发电特性，UizPiz=Pcz（2）确定机组的启停机计划，使周期内发电总费用最小。i=11.1目标函数式中Pcz为系统在时段z的负荷（

3、MW）。设所研究计划周期为T，机组数为N，则机组组1.2.2机组约束合问题的总的目标函数为发电功率限制为TNPi，min!Piz!Pi，max（3）minC=（UizC（iPiz）+VizST，iz+（1-Viz）SD，iz）（1）z=1i=1式中Pi，min，Pi，max分别为机组i发电功率的上、下限。式中Uiz为机组i在时段z的运行状态（0表示停最小启停机时间限制为机，1表示开机）；Viz为机组i在时段z的启停状zOff，i"zcOwn，i态（Uiz=1，Ui，z-1=0，则Viz=1；反之Viz=0）；Piz为（4）zOn，i"zup，i机组i在时段z的发电有功

4、功率；C（iPiz）为机组式中zup，i，zcOwn，i是机组i的最小运行、停运时间；i在时段z的发电生产成本，通常被描述为二次2zOn，i，zOff，i是机组i的连续运行、停运小时数。方程C（Piz）=ai+6iPiz+ciPiz，ai，6i，ci为机组i成本爬坡率限制，增负荷为函数的经济参数；SD，iz为机组i的停机成本；ST，izPiz-Pi，z-1!PRUR，i（5）为启动成本，根据机组启动方式不同而不同。减负荷为!"冷启动是对应于机组从冷却状态启动，是机Pi，z-1-Piz!PRDR，i（6）组i停机时间的函数，可表示为S=S+S（1-e-zOff，i/zc

5、Own，i）式中PRUR，i为机组i的开机爬坡限制；PRDR，i为机组T，iz0i1ii的停机爬坡限制。式中S0i是机组i启动的固定费用，主要取决于汽1.2.3旋转备用约束机启动消耗的能量及运行人员费用等；S1（i1-旋转备用Rz是发电系统中所有运行机组总的e-zOff，i/zcOwn，i）表示机组冷启动是取决于热惯性的可用容量减去当前的负荷容量，约束条件为费用，由锅炉温度和压力决定。N#"压火启动是指机组在保持锅炉、汽机一定温UizPi，max"（PDz+Rz）（7）i=1度的条件下启动，可表示为2混合模拟退火-遗传算法ST，iz=S0i+S2izOff，i式中S2

6、i为机组i压火11所需的启动费用。2.1遗传算法遗传算法GA（GeneticAlgOrit1m）是模拟自然界收稿日期：2002-09-18；修回日期：2002-11-27生物进化过程中的“优胜劣汰，适者生存”的生物进电力自动化设备!23"化机制，并模拟人类的优生学原理，利用随机信息交3SA-GA法实例应用换思想，使子代不断向着优化方向发展，直到满足终止条件［l~4］。其基本思想是：从一组随机生成的初始3.lSA-GA法主要实施技术个体出发，经过选择、交换、突变等操作，并根据适应3.l.l操作算子度的大小进行个体的优胜劣汰，提高新一代群体的在用遗传算法解决机组组合问题的

7、文献中，个质量，再经过多次反复迭代，逐步逼近最优解。其基本体的编码方法一般采用二进制的编码方法。这种编步骤如下所述。码方法使得染色体串很长，且解码不方便，计算精度a.编码。将实际优化问题的解表示为数字串的形不高。本文采用十进制数的编码方法，不需解码，计式，称为编码，它包含了整个工程问题的特征和变量。算精度高且速度快，又直观。b.形成初始群体。在问题的可行域内随机产生a.编码。十进制编码就是采用十进制数表示问一定规模的初始群体，这是GA搜索寻优的出发点。题，与传统的处理方法相同。c.计算适应度。适应度是衡量个体优劣的标志，b.产生初始群体。采用随机生成