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      一種新的混合算法在環(huán)境經(jīng)濟(jì)負(fù)荷調(diào)度中的應(yīng)用

      2015-12-15 10:47:58計(jì)麗霞吳秋芳李志宏
      電氣自動(dòng)化 2015年5期
      關(guān)鍵詞:約束條件螢火蟲變異

      計(jì)麗霞,吳秋芳,李志宏

      (上海電機(jī)學(xué)院電氣學(xué)院,上海 200240)

      0 引言

      電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配(ELD)是在滿足電力平衡約束和機(jī)組出力約束條件下,尋找系統(tǒng)中使總體發(fā)電成本最小化的不同電機(jī)的負(fù)荷分配問題。隨著人們對(duì)環(huán)境保護(hù)的意識(shí)不斷加強(qiáng),火力發(fā)電造成的環(huán)境污染成為日益關(guān)注的問題,如何在滿足電力系統(tǒng)發(fā)電約束條件下,考慮最大污染控制成本的前提下使發(fā)電成本最小。環(huán)境經(jīng)濟(jì)負(fù)荷調(diào)度(economic emission load dispatch,EELD)問題,成為許多研究人員關(guān)注的課題.本文針對(duì)EELD問題,提出了一種基于概率選擇的Lévy變異和螢火蟲追尋行為的混合差分進(jìn)化算法(HDE),并應(yīng)用于具有最大污染控制成本約束的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問題。

      1 問題描述

      EELD問題要在滿足系統(tǒng)負(fù)荷需求、電機(jī)特征和最大污染控制成本等約束條件下,最優(yōu)化總體發(fā)電成本.一般情況下,該問題可描述為如下形式:

      式中Pi為第i個(gè)發(fā)電機(jī)的發(fā)電功率,F(xiàn)i(Pi)=aiP2i+biPi+ci,F(xiàn)i(Pi)為第i個(gè)發(fā)電機(jī)的發(fā)電成本,n為發(fā)電機(jī)的數(shù)量,ai,bi,ci為相關(guān)系數(shù)。

      系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)要滿足電力平衡約束和機(jī)組出力約束。

      電力平衡約束:

      機(jī)組出力約束:

      其中PD為系統(tǒng)的電力需求總量,Pimin和Pimax分別為第i個(gè)發(fā)電機(jī)最小和最大輸出功率。PL為系統(tǒng)的傳輸損耗,是發(fā)電機(jī)有功功率、傳輸線參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的函數(shù),計(jì)算時(shí)可忽略或按總負(fù)荷的一定百分比確定。然而當(dāng)電力網(wǎng)絡(luò)覆蓋面較大或負(fù)荷密度較低時(shí),網(wǎng)損有時(shí)可達(dá)總負(fù)荷的20% ~30%,這時(shí)網(wǎng)損就成為必須計(jì)及的因素。網(wǎng)損PL與B系數(shù)及各發(fā)電機(jī)有功功率的關(guān)系為PL=PTBP+PTB0+B00。

      由于火力發(fā)電中燃料燃燒引起的廢氣污染主要是由NO2,SO2,CO2等排放造成的,污染控制成本Ec也可用下面一個(gè)二次函數(shù)來表示,大小與污染排放量多少有關(guān)。

      污染控制成本約束:

      其中ECi(Pi)=αiPi2+βiPi+ γi,ECi(Pi)為第 i個(gè)發(fā)電機(jī)的污染控制成本,EClim是最大污染控制成本。

      2 基于概率選擇的Lévy變異和螢火蟲追尋行為的差分進(jìn)化算法

      2.1 HDE的基本思想

      進(jìn)化算法引起早熟收斂的原因是由于早期選擇壓力導(dǎo)致的進(jìn)化過程中多樣性的缺失,群體內(nèi)的所有個(gè)體在模式上差異性的消失。DE算法具有算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,全局搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn)。其搜索能力僅僅依賴于算法的控制參數(shù)選取,包括種群規(guī)模、縮放因子和交叉概率等。對(duì)于復(fù)雜的、具有大量約束的工程實(shí)踐問題,DE算法存在早熟收斂,局部搜索能力差等不足。為了解決差分進(jìn)化過程中多樣性的缺失問題,平衡算法的全局探索和局部開發(fā)能力,本文引入一種基于概率選擇的Lévy變異和螢火蟲追尋行為的局部搜索技術(shù)。HDE求解約束問題的基本框架如圖1所示。

      圖1 HDE算法流程

      個(gè)體比較準(zhǔn)則采用Deb設(shè)計(jì)的區(qū)分可行解與不可行解的比較準(zhǔn)則[1-2]:(1) 當(dāng)兩個(gè)個(gè)體均為可行解時(shí),比較它們的目標(biāo)函數(shù)值,目標(biāo)函數(shù)值小的個(gè)體占優(yōu);(2)當(dāng)兩個(gè)個(gè)體均為不可行解時(shí),比較它們違反約束條件的程度,違反約束條件程度小的個(gè)體占優(yōu);(3)可行解總是優(yōu)于不可行解。

      2.2 Lévy 變異

      Yao等人[3]曾經(jīng)深入地研究了高斯變異和柯西變異的特點(diǎn)。他們指出柯西變異的全局搜索能力比高斯變異強(qiáng),這是因?yàn)镃auchy分布的隨機(jī)變異具有較大的搜索步長(zhǎng),有利于算法在廣闊的空間中搜索得到全局最優(yōu)解。Lévy變異的具體形式如下:

      Lévy變異本質(zhì)上是一個(gè)隨機(jī)游走的方程。一個(gè)隨機(jī)游走是一個(gè)馬爾可夫鏈,其下狀態(tài)/位置只取決于當(dāng)前的位置和過渡概率(上式中第2項(xiàng)),本文采用由Mantegna提出的一個(gè)有效算法來產(chǎn)生Lévy隨機(jī)數(shù)。

      2.3 螢火蟲追尋行為

      將種群中每個(gè)個(gè)體看作螢火蟲,螢火蟲追尋行為[4-5]主要包括以下三個(gè)部分,(1)根據(jù)個(gè)體(螢火蟲)的相對(duì)位置,計(jì)算歐氏距離rij;(2)計(jì)算群體中螢火蟲的吸引度β=β0×e-γr2ij;(3)按螢火蟲追尋行為公式xi=xi+β×(xj-xi)+α×(rand-1/2)更新空間位置。

      3 實(shí)驗(yàn)仿真

      以一個(gè)由6臺(tái)機(jī)組組成并考慮網(wǎng)損的電力系統(tǒng)為例進(jìn)行實(shí)例計(jì)算。對(duì)該系統(tǒng)在負(fù)荷需求為700 MW和1 100 MW的情況下分別進(jìn)行了實(shí)例仿真計(jì)算,相關(guān)參數(shù)可參見文獻(xiàn)[6]。HDE的參數(shù)設(shè)置如下:種群規(guī)模N P=60,變異常數(shù)F=0.7,交叉率CR=1.0,螢火蟲追尋行為的步長(zhǎng)因子α=0.2,光強(qiáng)吸收系數(shù)γ=1,最大吸引度β0=1;等式約束條件的容忍值δ為0.000 1,進(jìn)化代數(shù)為250。為了驗(yàn)證本文算法的有效性,先對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的以下兩種情況進(jìn)行優(yōu)化。情況1:不考慮污染控制成本,加入系統(tǒng)網(wǎng)損,考慮平衡約束和容量約束;情況2:考慮慮污染控制成本最大約束,考慮平衡約束和容量約束。以下表格分別為兩種情況下目標(biāo)尋優(yōu)運(yùn)算結(jié)果和燃料花費(fèi)、氣體排放和系統(tǒng)網(wǎng)損結(jié)果比較。表1,表2為不考慮最大污染控制成本約束的經(jīng)濟(jì)負(fù)荷調(diào)度尋優(yōu)運(yùn)算結(jié)果和燃料花費(fèi)、氣體排放和系統(tǒng)網(wǎng)損結(jié)果比較;表3、表4為考慮最大排放約束的經(jīng)濟(jì)負(fù)荷調(diào)度尋優(yōu)運(yùn)算結(jié)果和燃料花費(fèi)、氣體排放和系統(tǒng)網(wǎng)損結(jié)果比較。從表2中可以看出,不考慮污染控制成本約束條件下HDE算法性能,在負(fù)荷需求為700 MW 情況下 HDE 算法的結(jié)果優(yōu)于 GA[6]和 HYbrid GA[7],略遜于QP[8]。在負(fù)荷需求為1 100 MW 情況下與GA相當(dāng),比QP算法結(jié)果要差。從表4中可以看出,最大污染控制成本約束為444 Rs/h(盧比/小時(shí))(700 MW)和1 060 Rs/h(1 100 MW)兩種情況下,新提出的算法明顯優(yōu)于其他算法。在700 MW負(fù)荷需求的算例中,HDE的發(fā)電成本為37 143.835 Rs/h,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于GA的38 389.410 Rs/h,也明顯要優(yōu)于QP的優(yōu)化結(jié)果37 329.70 Rs/h。在1 100 MW負(fù)荷需求的算例中,HFADE的發(fā)電成本為37 143.835 Rs/h,均優(yōu)于其他3種算法結(jié)果。圖2、圖3分別為約束為444 Rs/h(700 MW)和1 060 Rs/h(1 100 MW)兩種情況下的適應(yīng)度變化曲線,從圖中我們可以看出,在150次迭代后找到了最優(yōu)解。

      表1 HDE算法在ED問題最優(yōu)解

      表2 各算法在ELD應(yīng)用中的結(jié)果比較

      表3 HDE算法在EED問題最優(yōu)解

      表4 各算法在EELD應(yīng)用中的結(jié)果比較

      圖2 最大污染成本約束的適應(yīng)度變化曲線(PD=700 MW)

      圖3 最大污染成本約束的適應(yīng)度變化曲線(PD=1 100 MW)

      4 結(jié)束語

      本文應(yīng)用基于基于概率選擇的Lévy變異和螢火蟲追尋行為的DE算法求解電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問題,綜合考慮了網(wǎng)損和最大污染控制成本約束。仿真結(jié)果及與其他求解方法的對(duì)比分析表明該方法的有效性,為解決環(huán)境負(fù)荷經(jīng)濟(jì)分配問題提供了又一有效手段。

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