本發(fā)明涉及一種熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方法，尤其是涉及一種熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組多目標(biāo)、多約束的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方法。

背景技術(shù)：
隨著熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組在電網(wǎng)所占比重不斷上升，機(jī)組參與調(diào)峰是必然趨勢。廠網(wǎng)分開的電力市場化改革使得熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組在完成電網(wǎng)調(diào)峰任務(wù)的基礎(chǔ)上，也需要兼顧機(jī)組本身降低綜合經(jīng)濟(jì)成本和環(huán)保運(yùn)行的要求，優(yōu)化負(fù)荷分配，達(dá)到規(guī)定熱電比，以提高全廠負(fù)荷競爭能力，這就涉及到熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組參與調(diào)峰時(shí)多目標(biāo)、多約束的優(yōu)化問題。目前，關(guān)于火電廠廠級(jí)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度分配的問題已經(jīng)展開了廣泛研究，并在工程實(shí)際上得到了運(yùn)用。在熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組間，也存在如何在滿足電網(wǎng)調(diào)度時(shí)間要求的同時(shí)，機(jī)組運(yùn)行維持在低煤耗、低污染物排放水平，綜合經(jīng)濟(jì)成本最優(yōu)的問題?！耙詿岫姟钡倪\(yùn)行方式要求熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組充分掌握其負(fù)荷安全可調(diào)的范圍，這不僅關(guān)系到多臺(tái)機(jī)組之間進(jìn)行負(fù)荷分配的安全性和機(jī)組參與電網(wǎng)調(diào)度調(diào)峰的綜合能力，也是研究機(jī)組優(yōu)化調(diào)度經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)。國內(nèi)外在機(jī)組間負(fù)荷優(yōu)化分配問題上的研究已經(jīng)有半個(gè)多世紀(jì)的時(shí)間，從傳統(tǒng)的優(yōu)化算法，諸如等微增法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等，逐漸發(fā)展到現(xiàn)在基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、蟻群算法等現(xiàn)代算法。各算法在解決不同領(lǐng)域內(nèi)的問題時(shí)，有其獨(dú)特的優(yōu)勢，針對(duì)具體系統(tǒng)提出的算法都有較好的優(yōu)化效果，當(dāng)然也存在一定的局限性。當(dāng)前國內(nèi)熱電聯(lián)產(chǎn)負(fù)荷優(yōu)化分配研究多關(guān)注基于煤耗特性曲線或汽耗曲線的優(yōu)化算法的改進(jìn)上，沒有隨著當(dāng)前我國電力市場形勢的發(fā)展賦予熱電聯(lián)產(chǎn)負(fù)荷優(yōu)化分配數(shù)學(xué)模型新的內(nèi)容，將負(fù)荷調(diào)整時(shí)間、環(huán)保要求約束等要求考慮到其中，這在一定的程度上限制了熱電聯(lián)產(chǎn)負(fù)荷優(yōu)化分配的進(jìn)一步發(fā)展，不利于負(fù)荷優(yōu)化理論研究的實(shí)際應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就是提供一種充分考慮當(dāng)前熱電聯(lián)產(chǎn)負(fù)荷優(yōu)化分配理論對(duì)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍、引入電網(wǎng)調(diào)度時(shí)間要求且優(yōu)化時(shí)間較短的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組多目標(biāo)、多約束經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方法。解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方法，其特征是包括以下步驟：S1確定熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍；S2構(gòu)建考慮電負(fù)荷調(diào)整時(shí)間的機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型，建立多目標(biāo)多約束機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；S3設(shè)計(jì)基于非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組多目標(biāo)多約束負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度方案。熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組參與調(diào)峰調(diào)度，確定機(jī)組安全可調(diào)的范圍是調(diào)峰基礎(chǔ)，負(fù)荷優(yōu)化分配數(shù)學(xué)模型的建立是調(diào)度關(guān)鍵。所述步驟S1的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍是指通過機(jī)組設(shè)計(jì)工況圖結(jié)合熱力試驗(yàn)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用變工況計(jì)算，繪制雙抽熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的實(shí)際運(yùn)行工況圖，得到不同抽汽量下的調(diào)峰范圍。所述的變工況和等效焓降都是已有的機(jī)組計(jì)算理論。熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍通過以下公式確定：Pmin≤P≤Pmax(16)P—不同抽汽量下的負(fù)荷，MW；Pmax—不同抽汽量下的負(fù)荷上限，MW；Pmin—不同抽汽量下的負(fù)荷下限，MW；Dh1—中壓抽汽量，t/h；Dh2—低壓抽汽量，t/h；α1...5,β1...5—為方程特性系數(shù)；該范圍是進(jìn)行優(yōu)化分配的首要前提，若無其他說明，以下機(jī)組約束條件和負(fù)荷優(yōu)化分配均在該安全可調(diào)的調(diào)峰范圍內(nèi)。所述步驟S2的構(gòu)建機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型、建立多目標(biāo)、多約束機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：目標(biāo)函數(shù)以機(jī)組標(biāo)準(zhǔn)總煤耗量最低、污染物排放最少和負(fù)荷調(diào)整時(shí)間最短作為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮發(fā)電功率、中低壓供熱負(fù)荷平衡約束、負(fù)荷上下限、機(jī)組熱電比考核約束條件，目標(biāo)函數(shù)的可行區(qū)域?yàn)樯鲜龅臒犭娐?lián)產(chǎn)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍；全廠（指廠內(nèi)所有的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組，下同）標(biāo)準(zhǔn)總煤耗量B可表示為：其中bPi(Pi)=λ1Pi+λ2Dh1(i)+λ3Dh2(i)+λ4Pi2+λ5Dh1(i)2+λ6Dh2(i)2+λ7(20)bDi(Dh)=γ1Pi+γ2Dh1(i)+γ3Dh2(i)+γ4Pi2+γ5Dh1(i)2+γ6Dh2(i)2+γ7(21)B—全廠標(biāo)準(zhǔn)總煤耗，t/h；bP—發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗率，g/(kW·h)；bD—供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗率kg/GJ；i—供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗率kg/GJ；λj,γj,j=1,2,....7—機(jī)組發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗率和供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗率的特性系數(shù)；污染物排放特性曲線可表示為：f—機(jī)組污染物排放量，t/h；χ1...7—機(jī)組排放特性系數(shù)；負(fù)荷調(diào)整時(shí)間中低壓供熱負(fù)荷調(diào)整時(shí)間遠(yuǎn)低于電負(fù)荷調(diào)整時(shí)間，因此本發(fā)明僅考慮機(jī)組電負(fù)荷調(diào)整時(shí)間，負(fù)荷調(diào)整時(shí)間定義為機(jī)組中最后一臺(tái)完成電負(fù)荷調(diào)整所用的時(shí)間即為本次負(fù)荷分配調(diào)整時(shí)間；ti(Pi)=|Pi-Pnow,i|vi(23)T=min（maxti(Pi)）(24)ti(Pi)—第i臺(tái)機(jī)組完成負(fù)荷分配指令的時(shí)間，min；Pi—第i臺(tái)機(jī)組的負(fù)荷分配指令，MW；Pnow,i—第i臺(tái)機(jī)組當(dāng)前承擔(dān)的負(fù)荷，MW；vi—第i臺(tái)機(jī)組的負(fù)荷升降速率，MW/min；T—全廠負(fù)荷調(diào)整時(shí)間，min。建立多目標(biāo)、多約束機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：將全廠總煤耗成本和污染物處理成本統(tǒng)一折合成綜合經(jīng)濟(jì)成本，同時(shí)考慮這兩者對(duì)該目標(biāo)的權(quán)重大小；g=η1McB+η2Mnf(25)g—綜合經(jīng)濟(jì)成本，元/h；Mc—標(biāo)準(zhǔn)煤單價(jià)，元/t；Mn—污染物處理成本，元/t；η1—標(biāo)準(zhǔn)總煤耗成本在綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中所占權(quán)重；η2—污染物排放成本在綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中所占權(quán)重；綜合式（9）和（10）即為多目標(biāo)、多約束機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；（在機(jī)組優(yōu)化分配時(shí)需考慮以下機(jī)組約束條件。）機(jī)組多約束條件1）發(fā)電功率平衡P—某時(shí)段機(jī)組電功率調(diào)度負(fù)荷指令；2）中、低壓供熱負(fù)荷平衡3）負(fù)荷上下限機(jī)組發(fā)電負(fù)荷約束Pmin≤P≤Pmax(28)；Pmin，Pmax—第i臺(tái)機(jī)組發(fā)電機(jī)最小最大負(fù)荷；中低壓供熱負(fù)荷約束Dh1min≤Dh1≤Dh1max,Dh2min≤Dh2≤Dh2max(29)Dh1min，Dh1max—中壓供熱最大最小負(fù)荷；Dh2min，Dh2max—低壓供熱最大最小負(fù)荷；4）熱電比國家頒布的<關(guān)于發(fā)展熱電聯(lián)產(chǎn)的規(guī)定>中指出：大于200MW的抽汽凝氣兩用熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組，采暖期熱電比需大于50%；Q—全年統(tǒng)計(jì)供熱量，kJ/年W—全年統(tǒng)計(jì)發(fā)電量，kW·h/年;所述的全廠標(biāo)準(zhǔn)總煤耗費(fèi)用和污染物處理成本權(quán)重分別取0.9和0.1。所述的步驟S3包括以下子步驟：Step1：讀取機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍；Step2：設(shè)置非支配排序遺傳算法目標(biāo)個(gè)數(shù)、算法參數(shù)、變量范圍；Step3：初始化種群；Step4：計(jì)算當(dāng)前種群各個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值，作為非劣分層的依據(jù)；Step5：對(duì)當(dāng)前種群進(jìn)行非劣性分層，并計(jì)算個(gè)體的擁擠度，擁擠度可以視為一種虛擬適應(yīng)度，在同級(jí)比較中作為決勝標(biāo)準(zhǔn)，有效地保證了種群的多樣性；Step6：選擇、交叉、變異得到中間子種群；Step7：將得到的中間子種群和父代種群合成為一個(gè)統(tǒng)一的新種群；Step8：對(duì)形成的新種群進(jìn)行非劣性分層，計(jì)算每一層的擁擠度并排序；Step9：依據(jù)解擁擠度等級(jí)的高低逐一選取N個(gè)體的精英保留策劃，新一輪進(jìn)化的父代種群，其個(gè)體數(shù)為N；在此基礎(chǔ)上開始新一輪的選擇、交叉和變異,形成新的子代種群；Step10：判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的終止條件，如滿足，則最后一次迭代的全局值中每一維的權(quán)值即為所求的；否則返回step4，算法繼續(xù)迭代，直至滿足條件。最后得到機(jī)組負(fù)荷分配結(jié)果和最優(yōu)綜合目標(biāo)函數(shù)指標(biāo)。本方法首先通過等效焓降法和編程確定機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍，再將電網(wǎng)對(duì)機(jī)組負(fù)荷調(diào)整時(shí)間的要求引入機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配，構(gòu)建綜合機(jī)組標(biāo)準(zhǔn)煤耗量、污染物排放和負(fù)荷調(diào)整時(shí)間的優(yōu)化模型，該模型綜合了考慮調(diào)峰范圍約束、發(fā)電功率平衡約束、中低壓供熱平衡約束、負(fù)荷上下限以及機(jī)組熱電比考核等約束條件，通過非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)算法可獲得熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組某時(shí)段負(fù)荷調(diào)度的全局最優(yōu)解，并能減少搜索最優(yōu)解的時(shí)間。本發(fā)明的技術(shù)效果在于：構(gòu)建了多目標(biāo)（低綜合經(jīng)濟(jì)成本、短負(fù)荷調(diào)整時(shí)間）、多約束（如功率平衡、熱電比等）的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組負(fù)荷分配優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)，獲得熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組在滿足電網(wǎng)對(duì)負(fù)荷調(diào)整時(shí)間硬性要求的條件下，達(dá)到經(jīng)濟(jì)與環(huán)保運(yùn)行，提高機(jī)組整體負(fù)荷競爭能力，全廠效益得到充分保證。附圖說明圖1為確定熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍流程圖；圖2為機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)多約束條件框架圖；圖3為熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組多目標(biāo)多約束優(yōu)化調(diào)度方法技術(shù)路線圖；圖4為基于NSGA-Ⅱ算法獲得機(jī)組負(fù)荷的優(yōu)化調(diào)度方案技術(shù)路線圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合某調(diào)度指令下6臺(tái)機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配的過程對(duì)本發(fā)明做詳細(xì)描述，過程如下:一、熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍確定首先獲得6臺(tái)機(jī)組的原始資料，包括設(shè)計(jì)工況圖、熱力試驗(yàn)和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用等效焓降法對(duì)機(jī)組的各種運(yùn)行工況進(jìn)行經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的計(jì)算和流量的校核計(jì)算。然后編程計(jì)算變工況下的機(jī)組負(fù)荷，繪制雙抽熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的實(shí)際運(yùn)行工況圖，得到由式1、2、3組成的不同抽汽量下的調(diào)峰范圍。二、構(gòu)建考慮電負(fù)荷調(diào)整時(shí)間的機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型，建立多目標(biāo)多約束機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化問題的是非線性的優(yōu)化問題，包括了多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。通過對(duì)6臺(tái)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)的收集和整理，擬合得到機(jī)組發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗率曲線和供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗率曲線，即式5和6，之后經(jīng)過轉(zhuǎn)換得到全廠標(biāo)準(zhǔn)總煤耗量特性曲線，即式4。污染物排放特性曲線也使用同樣的方法，得式7。引入負(fù)荷調(diào)整時(shí)間，使得機(jī)組快速響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度的要求，提升機(jī)組負(fù)荷競爭能力，該目標(biāo)由式8和9構(gòu)成。確定目標(biāo)函數(shù)決策變量，建立多目標(biāo)多約束的負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。將全廠標(biāo)準(zhǔn)總煤耗和污染物排放量通過引入權(quán)重因子折合為機(jī)組運(yùn)行的綜合經(jīng)濟(jì)成本，其中，全廠標(biāo)準(zhǔn)總煤耗費(fèi)用和污染物處理成本權(quán)重分別為0.9和0.1，標(biāo)準(zhǔn)煤價(jià)格900元/t，污染物處理費(fèi)用為NOx和SO2均為630元/t。至此，由式9和10建立了熱電聯(lián)產(chǎn)多目標(biāo)、多約束機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。6機(jī)組優(yōu)化分配過程中均需要滿足由式11-15的約束條件。三、設(shè)計(jì)基于NSGA-Ⅱ算法熱電聯(lián)產(chǎn)多目標(biāo)、多約束某時(shí)段的機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度方案利用非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）獲得某調(diào)度指令下滿足多目標(biāo)、多約束的機(jī)組負(fù)荷分配結(jié)果和最優(yōu)綜合目標(biāo)函數(shù)指標(biāo)，具體步驟如下：Step1：讀取6臺(tái)機(jī)組安全可調(diào)的調(diào)峰范圍；Step2：設(shè)置非支配排序遺傳算法目標(biāo)個(gè)數(shù)、算法參數(shù)、變量范圍；Step3：初始化種群；Step4：計(jì)算當(dāng)前種群各個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值，作為非劣分層的依據(jù)；Step5：對(duì)當(dāng)前種群進(jìn)行非劣性分層，并計(jì)算個(gè)體的擁擠度，擁擠度可以視為一種虛擬適應(yīng)度，在同級(jí)比較中作為決勝標(biāo)準(zhǔn)，有效地保證了種群的多樣性；Step6：選擇、交叉、變異得到中間子種群；Step7：將得到的中間子種群和父代種群合成為一個(gè)統(tǒng)一的新種群；Step8：對(duì)形成的新種群進(jìn)行非劣性分層，計(jì)算每一層的擁擠度并排序；Step9：依據(jù)解擁擠度等級(jí)的高低逐一選取N個(gè)體的精英保留策劃，新一輪進(jìn)化的父代種群，其個(gè)體數(shù)為N。在此基礎(chǔ)上開始新一輪的選擇、交叉和變異,形成新的子代種群；Step10：判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的終止條件，如滿足，則最后一次迭代的全局值中每一維的權(quán)值即為所求的；否則返回step4，算法繼續(xù)迭代，直至滿足條件。最后得到機(jī)組負(fù)荷分配結(jié)果和最優(yōu)綜合目標(biāo)函數(shù)指標(biāo)。最后某調(diào)度指令下各臺(tái)機(jī)組的負(fù)荷分配結(jié)果為：機(jī)組編號(hào)123456發(fā)電負(fù)荷/MWPPPPPP中壓供熱負(fù)荷/t/hDh1Dh1Dh1Dh1Dh1Dh1低壓供熱負(fù)荷/t/hDh2Dh2Dh2Dh2Dh2Dh2全廠負(fù)荷調(diào)整時(shí)間為：T/min本發(fā)明建立的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組多目標(biāo)、多約束優(yōu)化調(diào)度方法，能夠在確保機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保運(yùn)行的前提下，實(shí)時(shí)合理分配全廠各機(jī)組間發(fā)電負(fù)荷和供熱負(fù)荷，最大限度地降低全廠標(biāo)準(zhǔn)總煤耗、污染物排放以及快速響應(yīng)電網(wǎng)負(fù)荷調(diào)整，提升了機(jī)組的負(fù)荷競爭能力，實(shí)現(xiàn)了全廠低綜合經(jīng)濟(jì)成本運(yùn)行，機(jī)組整體效益得到提高。