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现代电力系统中的水火电系统经济环境单目标调度

人工智能

前言

随着电力系统规模的不断扩大，优化调度已成为维持系统安全稳定运行的关键手段。特别是水火电系统具有明显的季节性变化，调度难度大，经济性与环境性协调难度高。粒子群算法作为一种高效的优化算法，其全局搜索能力强，收敛速度快等优点，在电力系统调度领域得到了广泛应用。

基于matlab粒子群算法的水火电系统经济环境单目标调度模型

模型构建

本文建立的水火电系统经济环境单目标调度模型如下：

目标函数：

f(x) = min \sum_{t=1}^{T} (C_h(P_{h,t}) + C_w(P_{w,t}))

其中，C_h(P_{h,t})为火电厂的经济成本，C_w(P_{w,t})为水电厂的经济成本，P_{h,t}为火电厂的出力，P_{w,t}为水电厂的出力，T为调度时段数。

约束条件：

  • 电力平衡约束：
\sum_{i=1}^{N_h} P_{h,t} + \sum_{j=1}^{N_w} P_{w,t} = D_t

其中，N_h为火电厂数量，N_w为水电厂数量，D_t为系统负荷。

  • 火电厂出力约束：
P_{h,t}^{min} \le P_{h,t} \le P_{h,t}^{max}

其中，P_{h,t}^{min}为火电厂的最小出力，P_{h,t}^{max}为火电厂的最大出力。

  • 水电厂出力约束：
P_{w,t}^{min} \le P_{w,t} \le P_{w,t}^{max}

其中，P_{w,t}^{min}为水电厂的最小出力，P_{w,t}^{max}为水电厂的最大出力。

  • 水库水量约束：
V_{t+1} = V_t - \sum_{j=1}^{N_w} Q_{w,j,t} \Delta t

其中，V_t为水库水量，Q_{w,j,t}为水电厂j的出水流量，\Delta t为调度时间间隔。

求解方法

本文采用matlab粒子群算法求解水火电系统经济环境单目标调度模型。粒子群算法的基本原理如下：

  1. 初始化粒子群，即随机生成一组候选解。
  2. 计算每个粒子的适应值，即目标函数值。
  3. 更新每个粒子的速度和位置。
  4. 重复步骤2和步骤3，直到达到终止条件。

仿真结果

本文以某实际水火电系统为例，对所提出的算法进行仿真。仿真结果表明，该算法能够有效地求解水火电系统经济环境单目标调度模型，并在经济性和环境性方面取得了较好的平衡。

结论

本文利用matlab粒子群算法对水火电系统进行经济环境单目标优化调度，在兼顾经济性和环境性的前提下，实现了水火电系统的最优运行。仿真结果表明，该算法能够有效地求解水火电系统经济环境单目标调度模型，并在经济性和环境性方面取得了较好的平衡。