一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法。本發(fā)明包括步驟如下：獲取各個發(fā)電商數(shù)據(jù)；建立市場環(huán)境下電網(wǎng)多目標檢修優(yōu)化模型；對模型的機組出力變量和機組檢修變量進行實數(shù)編碼，對模型中的機組在線狀態(tài)變量和機組啟動狀態(tài)變量進行0-1二進制編碼，并將其從自變量轉(zhuǎn)化成為由機組出力變量和機組檢修變量所表示的因變量；對機組出力變量和機組檢修變量進行初始化；將得到的變量初始化值作為快速非支配排序法的種群初始化輸入進行求解，得到最優(yōu)解集；采用多目標決策方法從得到的最優(yōu)解集中確定最終的機組檢修及出力方案。本發(fā)明執(zhí)行簡單、可擴展性強，可用于求解不同目標函數(shù)和約束條件的多目標檢修優(yōu)化模型。
【專利說明】-種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)優(yōu)化【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方 法。

【背景技術(shù)】
[0002] 電力市場環(huán)境下，發(fā)電機組檢修計劃的安排與傳統(tǒng)的發(fā)電機檢修計劃安排有著很 大的不同。電力市場環(huán)境下，各個發(fā)電商追求自己利益的最大化，同時，系統(tǒng)運行機構(gòu)，如電 力調(diào)度中心，需要保證系統(tǒng)的安全可靠。發(fā)電商希望將自己的機組安排在低電價時段進行 檢修，而系統(tǒng)運行機構(gòu)則希望在低負荷時段安排機組檢修，由于低電價時段與低負荷時段 并不完全一致，故而發(fā)電商和系統(tǒng)運行機構(gòu)在安排機組檢修時段方面存在著沖突關(guān)系；另 一方面，由于低負荷時段能夠安排的最大檢修機組數(shù)以及檢修容量是有限的，故而各個發(fā) 電商之間的利益也存在著沖突關(guān)系?，F(xiàn)有的檢修計劃調(diào)整機制一般為：各個發(fā)電商向系統(tǒng) 運行機構(gòu)提交檢修計劃方案，系統(tǒng)運行機構(gòu)通過一定機制，如激勵/懲罰機制，意愿支付機 制等，來修改發(fā)電商的檢修計劃以達到系統(tǒng)安全可靠與發(fā)電商利益之間的折衷。這種機制 能夠達成一個讓各方，含發(fā)電商和系統(tǒng)運行機構(gòu)，都滿意的檢修方案，但忽略了對各方之間 的沖突關(guān)系的研究，沒能全面地了解各方之間的關(guān)系。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修 優(yōu)化方法。
[0004] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：
[0005] 步驟⑴獲取各個發(fā)電商發(fā)電費用系數(shù)數(shù)據(jù)CMj，Cnj，C 2ij，單位是$/MW ;檢修費用 系數(shù)數(shù)據(jù)，單位是$/MW ;機組啟動費用數(shù)據(jù)Cf，單位是$ ;機組容量數(shù)據(jù)巧；：'#；："，單 位是麗；負荷數(shù)據(jù)PD (t，s)，單位是MW，及市場電價數(shù)據(jù)λ (t，s)，單位是$/MWh ;
[0006] 步驟（2)建立市場環(huán)境下電網(wǎng)多目標檢修優(yōu)化模型；
[0007] 步驟（3)對步驟（2)中所述模型的機組出力變量和機組檢修變量進行實數(shù)編碼， 對所述模型中的機組在線狀態(tài)變量和機組啟動狀態(tài)變量進行0-1二進制編碼，然后將機組 在線狀態(tài)變量和機組啟動狀態(tài)變量從自變量轉(zhuǎn)化成為由機組出力變量和機組檢修變量所 表示的因變量；
[0008] 步驟（4)對多目標檢修優(yōu)化模型中的機組出力變量和機組檢修變量進行初始化；
[0009] 步驟（5)采用步驟⑷中得到的變量初始化值作為快速非支配排序法的種群初始 化輸入，并采用NSGA-II對上述多目標檢修優(yōu)化模型進行求解，得到最優(yōu)解集；
[0010] 步驟（6)采用多目標決策方法，從得到的最優(yōu)解集中確定最終的機組檢修及出力 方案。
[0011] 步驟（2)所述優(yōu)化模型的目標函數(shù)包括以下3類：各個發(fā)電商的收益最大化函數(shù)、 系統(tǒng)可靠性最大化函數(shù)、系統(tǒng)總發(fā)電費用最小化函數(shù)；
[0012] 所述優(yōu)化模型的約束條件包括以下5類：系統(tǒng)備用高于系統(tǒng)所需的最小備用值、 發(fā)電機組總出力與系統(tǒng)負荷平衡、同時檢修機組數(shù)小于上限值、發(fā)電機組出力處于其額定 出力范圍內(nèi)、機組不可同時處于檢修和在線兩種狀態(tài)；
[0013] 第i個發(fā)電商的收益目標函數(shù)表示為Pf(i)，其表達式如式（1)所示：
[0014]

【權(quán)利要求】
1. 一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法，其特征在于包括如下步驟： 步驟（1)獲取各個發(fā)電商發(fā)電費用系數(shù)數(shù)據(jù)
，單位是$/MW;檢修費用系數(shù) 數(shù)據(jù)·
，單位是
；機組啟動費用數(shù)據(jù)
，單位是
：機組容量數(shù)據(jù)
，單位是 麗；負荷數(shù)據(jù)？1)^8)，單位是麗，及市場電價數(shù)據(jù)\^8)，單位是$/麗11; 步驟（2)建立市場環(huán)境下電網(wǎng)多目標檢修優(yōu)化模型； 步驟（3)對步驟（2)中所述模型的機組出力變量和機組檢修變量進行實數(shù)編碼，對所 述模型中的機組在線狀態(tài)變量和機組啟動狀態(tài)變量進行0-1二進制編碼，然后將機組在線 狀態(tài)變量和機組啟動狀態(tài)變量從自變量轉(zhuǎn)化成為由機組出力變量和機組檢修變量所表示 的因變量； 步驟（4)對多目標檢修優(yōu)化模型中的機組出力變量和機組檢修變量進行初始化； 步驟（5)采用步驟（4)中得到的變量初始化值作為快速非支配排序法的種群初始化輸 入，并采用NSGA-II對上述多目標檢修優(yōu)化模型進行求解，得到最優(yōu)解集； 步驟（6)采用多目標決策方法，從得到的最優(yōu)解集中確定最終的機組檢修及出力方 案。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法，其特征在于步 驟（2)所述優(yōu)化模型的目標函數(shù)包括以下3類：各個發(fā)電商的收益最大化函數(shù)、系統(tǒng)可靠性 最大化函數(shù)、系統(tǒng)總發(fā)電費用最小化函數(shù)； 所述優(yōu)化模型的約束條件包括以下5類：系統(tǒng)備用高于系統(tǒng)所需的最小備用值、發(fā)電 機組總出力與系統(tǒng)負荷平衡、同時檢修機組數(shù)小于上限值、發(fā)電機組出力處于其額定出力 范圍內(nèi)、機組不可同時處于檢修和在線兩種狀態(tài)； 第i個發(fā)電商的收益目標函數(shù)表示為pf(i)，其表達式如式（1)所示：
式（1)中，h表示第i個發(fā)電商的機組集合；
表示第i個發(fā)電商的第j臺機組 在時段t子時段s的有功出力；T(t，s)表示時段t子時段s的時間長，單位是小時；yu(t，s) 表示機組的啟動狀態(tài)，若yu(t，s) = 1表示第i個發(fā)電商的第j臺機組在時段t子時段s 的開始時刻啟動，若yij(t, s) = 0則無啟動；Xu表示第i個發(fā)電商的第j臺機組檢修開始 周；表示第i個發(fā)電商的第j臺機組連續(xù)檢修時長，單位是周Γ
表示第i個發(fā)電商 的第j臺機組的最大容量；V表示邏輯或；其中i和j為自然數(shù);m為整數(shù)；T表示總的時段 數(shù)；N表示總的子時段數(shù)； 時段t子時段s的可靠性指標I (t，s)表示為凈備用除以毛備用，毛備用由所有機組的 容量和減去系統(tǒng)負荷得到，凈備用由毛備用減去檢修中機組的容量得到，如式（2)所示，系 統(tǒng)可靠性目標函數(shù)由所有子時段的可靠性指標I(t，s)取平均得到，如式（3)所示；
式（2)中，PD (t，s)表示時段t子時段s的系統(tǒng)負荷； 系統(tǒng)總發(fā)電費用目標函數(shù)表示為tc，其表達式如式（4)所示：
系統(tǒng)備用約束條件如式（5)所示：
式（5)中，Rmin(t，s)表示時段t子時段s系統(tǒng)所需的最小備用； 最大同時檢修機組數(shù)約束條件如式（6)所示：
(6) 式（6)中，Ni(t)表示第i個發(fā)電商在時段t所允許的最大同時檢修機組數(shù)； 機組出力約束條件如式（7)所示：
(7) 式（7)中，巧Γ1表示機組在線時的出力下限，Vij(t，s)表示在線狀態(tài)變量，在線為1，不 在線為〇 ; 機組檢修時不可在線約束如式（8)所示：
(8) 系統(tǒng)功率平衡約束條件如式（9)所示：
(9)。
3.如權(quán)利要求1所述的一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法，其特征在于步 驟（3)具體包括如下步驟： 3-1.機組出力變量-
采用實數(shù)編碼； 3-2.機組檢修變量&采用實數(shù)編碼，然后取整，&代表第i個發(fā)電商的第j臺機組 檢修開始周，檢修持續(xù)時長由Du表示； 3-3.機組在線狀態(tài)變量vu(t，s)由機組出力變量表示，由自變量轉(zhuǎn)化成為因變量，如 式（10)所示：
(10) 3- 4.機組啟動狀態(tài)變量yij(t，s)可由在線狀態(tài)變量Vij(t，s)表示，由自變量轉(zhuǎn)化成為 因變量，如式（11)所示：
4.如權(quán)利要求1所述的一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法，其特征在于步 驟（4)所述的初始化方案如下： 4- 1.機組檢修初始化子程序由以下6個步驟組成： 4-1-1.輸入數(shù)據(jù)np和gidx，令t = 0, j = 0 ;其中np為所有發(fā)電商的機組數(shù)之和，數(shù) 組gidx為機組按照最大容量值從大到小排序得到的機組編號順序； 4-1-2.假設(shè)機組gidx[j]處于檢修，判斷式（5)所示的備用約束及式（6)所示的最大 同時檢修機組數(shù)約束是否同時滿足；若式（5)和式（6)同時都成立，則令機組gidx[j]進行 檢修；若式（5)和式（6)至少有一個不成立，則令機組gidx [j]不進行檢修； 4-1-3.令 j = j+Ι ; 4-1-4.判斷j〈np是否成立，若不成立則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟4-1-6 ;若成立則令t = t+1 ; 4-1-5.判斷t〈T是否成立，若成立則執(zhí)行步驟4-1-2 ;若不成立則執(zhí)行步驟4-1-6 ;其 中T為檢修計劃考慮的總周數(shù)； 4-1-6.返回子檢修方案，結(jié)束檢修初始子程序； 4-2.機組出力初始化子程序由以下6個步驟組成： 4-2-1.令所有機組出力為0,令j = 0 ; 4-2-2.令 k = 0 ; 4-2-3.做判斷，若機組pine [k]處于檢修中，則執(zhí)行步驟4-2-4;若機組pine [k]不處 于檢修中，則執(zhí)行步驟4-2-5 ; 4-2-4.令k = k+Ι ;做判斷，若k〈ng成立則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟4-2-3,若k〈ng不成立則執(zhí) 行步驟4-2-6 ; 4-2-5.假設(shè)機組pinc[k]的出力處于其出力上限，做判斷，若所有機組出力和大于負 荷，則減小機組pinc[k]使得式（9)所示的功率平衡約束得到滿足，執(zhí)行步驟4-2-6;若所 有機組出力和不大于負荷，則使機組pine [k]處于其出力上限，執(zhí)行步驟4-2-4 ; 4-2-6. j = j+Ι ;做判斷，若j〈nday成立，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟4-2-2 ;若j〈nday不成立，貝丨J 返回機組出力方案，結(jié)束機組出力初始化子程序； 其中，nday為檢修計劃考慮的總天數(shù)，其值為T乘以7 ;數(shù)組pine為機組按照機組平 均能耗值從小到大排序得到的機組編號順序； 4-3.得到機組檢修初始化方案和機組出力初始化方案由以下7個步驟組成： 4-3-1.對1到I進行排列組合，則排列組合方案數(shù)共有為7種，對每一種排列組合方案 執(zhí)行步驟4-3-2到步驟4-3-6 ; 4-3-2.將排列組合方案記為d i2,…，ik,…，ij，ik表不第ik個發(fā)電商； 4-3-3.令 k = 1 ; 4-3-4.記第ik個發(fā)電商擁有的機組數(shù)為np，將這些機組按照機組最大容量值從大到 小進行排序，得到的機組編號順序放在數(shù)組gidx中；調(diào)用機組檢修初始化子程序，記錄得 到的機組檢修初始化方案； 4-3-5.令k = k+Ι ;做判斷，若k < I，跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟4-3-4 ;若k > I，則執(zhí)行步驟 4-3-6 ； 4-3-6.將步驟4-3-4得到的I個機組檢修初始化方案合并得到所有機組的檢修初始化 方案； 4- 3-7.調(diào)用機組出力初始化子程序，得到機組出力初始化方案。
5.如權(quán)利要求1所述的一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法，其特征在于所 述的快速非支配排序法，包括以下7個步驟： 5- 1.生成初始化種群，種群中個體數(shù)為N_，該初始化種群由兩部分組成，第一部分為 步驟（4)中所述的4種機組檢修及出力初始化方案；第二部分隨機生成：將機組檢修變量 設(shè)為1到T-1間的隨機生成的一個整數(shù)，將機組出力變量設(shè)為機組出力下限和機組出力上 限間隨機生成的一個實數(shù)； 5-2.用當前種群Pg通過選擇、交叉和變異這3個遺傳算子生成子代種群Qg，合并當前 種群Pg和子代種群Qg得到混合種群Rg = Pg U Qg; 5-3.對&采用表1所示的快速非支配排序法得到一系列帕累托前沿，記為F = {F" F2, F3,…，F(xiàn)n}; 5-4.從Rg中通過如下方式選擇N_個個體作為下一代種群Pg+1 :若帕累托前沿匕中元 素個數(shù)小于N_，則Fl中的所有元素都放入Pg+1中；接著比較下一個帕累托前沿F 2，若集合 Pg+1 U F2中的元素個數(shù)小于N_，則匕中的所有元素也都放入Pg+1 ;以此類推，直至出現(xiàn)一個 帕累托前沿Fk，其中ke {1，2,3,…，n}，使集合Pg+1UFk中的元素個數(shù)大于N_，則如表2 所示計算F k中每個元素的擁擠度I，對所以的擁擠度I從大到小排列，排列結(jié)果置于Γ k 中，取 F' k 中的前 N_-1 Pg+11 個元素放入 Pg+1 中，SP Pg+1 = Pg+1 U F' k[l: (N_-1 Pg+11)]; 5-5.用下一代種群Pg+1通過選擇、交叉和變異這3個遺傳算子生成下一代子代種群 Qg+1，合并下一代種群Pg+1和下一代子代種群Qg+1，得到下一代混合種群R g+1 = Pg+1 U Qg+1 ; 5-6.循環(huán)執(zhí)行步驟5-3到5-5,直至達到最大循環(huán)次數(shù)； 5-7.輸出最大循環(huán)次數(shù)時的種群Pg+1，即為最優(yōu)解集； 其中，|Pgl表示集合Pg*元素的個數(shù)，Pg+1 U Fi表示Pg+1與Fi的并集； 表1快速非支配排序法程序偽碼表
表1中，符號<的說明，以多目標最小化為例，即目標函數(shù)越小越好：q < P成立的條件 是，當且僅當對任一個i e {1，2，···，ΝΛ」}都有且至少存在一個j e {1，2,…，Ν_} 使 ff < // ·， 表2計算擁擠度程序偽碼表
6.如權(quán)利要求1所述的一種市場環(huán)境下電力系統(tǒng)多目標檢修優(yōu)化方法，其特征在于步 驟（6)所述的多目標決策方法采用逼近于理想值的排序方法，具體分為5個步驟： 6-1.首先，計算標幺化的加權(quán)決策矩陣Vij :
(12) 其中，t為最優(yōu)解集中的第j個解的第i個目標函數(shù)值，

為多目標優(yōu)化中目標的個數(shù)，J為最優(yōu)解集中解的個數(shù)，
6-2.分別計算最理想點
和最不理想點
，其中，
6-3.分別計算每一個最優(yōu)解到最理想點的距離D+和到最不理想點的距離ΙΓ:
6-4.計算每個最優(yōu)解的距離比
6-5.將&最大的最優(yōu)解選擇為最終的機組檢修及出力方案。
【文檔編號】G06Q10/04GK104217255SQ201410442784
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月2日
【發(fā)明者】詹俊鵬, 郭創(chuàng)新, 李志
申請人:浙江大學(xué)