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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明是一种考虑需求响应的多能源系统多目标安全经济优化调度方法，包括步骤1建立安全经济优化调度模型；步骤2通过预设一组在目标空间均匀分布的权重向量将多目标模型分解为一组标量子问题，再为每个子问题分配若干个邻居，则每个粒子与邻近的若干个粒子构成该粒子的子种群，每个子问题的优化就通过粒子群优化算法基于切比雪夫方法的替换策略在其子种群中进行优化；步骤3采用自适应权重调整策略来平衡粒子群优化算法的全局和局部的勘探能力；步骤4：求解得到Pareto最优解集。本发明解决了在考虑需求响应时实现低碳排放以及电力传输可靠性的多能源系统的安全优化调度问题，为相关调度人员提供更多的方案指导。

主权项：1.一种考虑需求响应的多能源系统多目标安全经济优化调度方法，其特征在于：所述多能源系统多目标安全经济优化调度方法包括如下步骤：步骤1：建立具有需求响应的多能源系统的多目标、多约束安全经济优化调度模型；步骤2：初始化权重向量和初始化粒子群体：根据基于分解的多目标进化算法，通过预设一组在目标空间均匀分布的权重向量将多目标模型分解为一组标量子问题，再为每个子问题分配若干个邻居，则每个粒子与邻近的若干个粒子构成该粒子的子种群，每个子问题的优化就通过粒子群优化算法基于切比雪夫方法的替换策略在其子种群中进行优化；步骤3：更新粒子群优化算法和更新非支配解集：采用自适应权重调整策略来平衡粒子群优化算法的全局和局部的勘探能力，并且加入了基于柯西-洛伦兹分布的随机轨迹修正部分来避免粒子群优化算法的过早收敛以及保证算法任务从前期的全局搜索动态转化到后期的局部搜索，加入非支配集，记录并更新粒子群优化算法每次迭代得到的非支配解；步骤4：利用改进的基于分解的多目标进化算法对多目标整体优化模型求解得到Pareto最优解集，其中：所述步骤1将发电成本、碳排放以及传输线路安全作为目标函数，以功率平衡约束、旋转储备约束、发电机组运行功率约束、机组爬坡率约束、传输线路的功率约束、发电机的启停时间约束和需求响应的容量约束，建立具有需求响应的多能源接入下的多目标安全经济优化模型：1目标发电成本函数：碳排放函数：线路安全函数：2约束条件①功率平衡约束： ②旋转储备约束：上升旋转储备约束： RUit＝minPimax-Pi，t，RUi下降旋转储备约束： RDit＝minPi,t-Pimin，RDi③发电机组的运行功率约束：Pimax≥Pi，tIi，t≥Pimini∈Ng，t∈T ④发电机组的爬坡率约束：RUi≥Pi，t-Pi，t-1≥-RDii∈Ng，t∈TRUwj≥Pj，t-Pj，t-1≥-RDwjj∈M，t∈T⑤传输线路功率约束： ⑥火电机组的启停时间限制： ⑦需求响应容量约束：|PDRdmax|≥λd，t|PDRd，t|≥0d∈NDR，t∈T其中，f1、f2和f3分别为发电成本、碳排放和传输线路安全的目标函数，T为一个调度周期，Ng、NDR和M分别为火电机组的数量、需求响应的数量和风电机组的数量，Pi，t和PDRd，t分别为t时刻火电机组i和需求响应d所对应的功率，Pwjt为t时刻风电机组j的有功功率预测值，和分别为第j个风电机组的最小输出功率和最大输出功率，Ii，t和λd，t分别为火电机组的开关运行状态和需求响应的进出调度，其值在0和1之间切换，ai、bi和ci为系数，cd为需求响应成本的固定系数，Si，t和Di，t为开关操作成本，CDR0为需求响应的容量成本，αi、βi和γi为碳排放系数，PLNt为t时刻的系统净负载，Ns为馈线的条数，为第l条馈线的安全距离，Pimax和Pimin为火电机组i的最大输出功率和最小输出功率，RUi和RDi分别为火电机组i的最大和最小爬坡限制，RUwj,RDwj为第j个风电机组的最大和最小爬坡限制，us％和ds％为风电预测误差对正、负备用的需求系数，和分别为t-1时刻火电机组i的启动和关闭时间，Pl，t为t时刻的线路传输损耗，Gl2和Gl1分别为传输线路l的潮流上限和潮流下限，Fl，i和Fl，k为与对应传输线路相关的矩阵，和分别为火电机组i最小的启动和关闭时间，PDRdmax为需求响应的容量上限。

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