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申请/专利权人：西安理工大学

摘要：本发明公开了一种基于群居蜘蛛优化算法的发电厂节能调度方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，以电力系统总发电煤耗最低作为优化目标，建立目标函数，建立电力系统运行约束条件；步骤2，根据群居蜘蛛优化算法，在所建立的电力系统运行约束条件限制下，求解目标函数的最小值，得到电力系统的最低发电煤耗。本发明的一种基于群居蜘蛛优化算法的发电厂节能调度方法，利用群居蜘蛛优化算法从而实现电力系统安全可靠运行下的总发电煤耗最低。

主权项：1.一种基于群居蜘蛛优化算法的发电厂节能调度方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：步骤1，以电力系统总发电煤耗最低作为优化目标，建立目标函数，建立电力系统运行约束条件；步骤2，根据群居蜘蛛优化算法，在所建立的电力系统运行约束条件限制下，求解目标函数的最小值，得到电力系统的最低发电煤耗；所述步骤1中建立目标函数具体为：步骤1.1，计算火电机组的煤耗特性函数即发电成本函数： 其中：FtiPGit为时段t火电机组i的发电煤耗；PGit为时段t火电机组i的有功出力；ai、bi、ci为对应机组i的耗量特性系数；步骤1.2，建立目标函数： 其中：T是调度时段总数，若为静态调度，则T＝1；NG是机组总数，进一步考虑阀点效应，建立最终的目标函数： 其中：Eit是t时段由阀点效应引起的第i台机组的煤耗量；gi和hi为阀点效应对应的效应系数；PGimin是第i台机组的最小技术出力；利用罚函数处理约束条件，通过罚函数法将单个机组负荷平衡的相关问题纳入系统总的机组煤耗特性的目标函数，则最终得到的目标函数的数学表达式如下： 式中：σ1为功率平衡约束的惩罚因子；σ2为不等式约束的惩罚因子；gix为第i个不等式约束，其中n代表不等式约束数量；hjx为第j个等式约束，其中z代表等式约束数量；所述步骤1中的电力系统运行约束条件包括系统功率平衡约束、网络损耗约束、机组运行约束、机组出力爬坡约束；所述系统功率平衡约束为： 式中：PLt是第t时段内系统的总网络损耗；PDt是第t时段内的系统总负荷；所述网络损耗约束为： 式中：PGt为NG台发电机组构成的有功功率向量矩阵；为PGt的转置矩阵；B、B0和B00为网损相关系数；B为一个维数为NG×NG的向量矩阵；B0为NG维的向量；B00为常系数；所述机组运行约束为：PGimin≤PGit≤PGimax，i＝1,2,3,…,NG7式中，PGimin是第i台机组的最小技术出力，PGimax是第i台机组的有功出力上限；所述机组出力爬坡约束为： 其中：UGi为火电机组i的出力增速极值，DGi为火电机组i的出力降速极值，PGit-1为t-1时段火电机组i的有功出力；若系统功率平衡约束、网络损耗约束、机组运行约束、机组出力爬坡约束为等式则代入4中的hjx中，若为不等式则代入公式4中的gix中；所述步骤2具体为：步骤2.1，设置蜘蛛种群S的数量规模N，确定雌、雄蜘蛛子种群数量，雌、雄性个体数量分别是Nf、Nm，Nf+Nm＝N，随机初始化雌、雄种群个体，每个蜘蛛个体代表一种不同的节能调度方案，设置最大迭代次数Maxiter，初始迭代次数k＝0，将公式4作为目标函数，设置问题维数即机组总数NG；步骤2.2，进行全局搜索，并令k＝k+1；步骤2.3，计算种群中所有个体的权重，并进行由高向低的排序，记录最高权重个体的最优值与位置；步骤2.4，建立雌性蜘蛛协作机制；步骤2.5，建立雄性蜘蛛协作机制；步骤2.6，对重新移动后的个体执行变异操作，按照婚配半径，对符合条件的蜘蛛个体进行随机婚配；步骤2.7，重构雌雄蜘蛛种群；步骤2.8，如果当前迭代次数k＜Maxiter，返回步骤2.2；否则输出当前最优解及其对应的目标函数值，得到总发电煤耗最低的节能调度方案。

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