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基于Pareto最優(yōu)的電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度

2018-09-07 05:46:40劉雋楷袁旭峰趙靚瑋余夢天高志鵬張朝學(xué)
電力科學(xué)與工程 2018年8期
關(guān)鍵詞:乘子排放量調(diào)度

劉雋楷, 袁旭峰, 趙靚瑋, 余夢天, 高志鵬, 張朝學(xué)

(貴州大學(xué) 電氣工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

0 引言

電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度是指在滿足電力供需平衡及機組出力上下限的條件下,求解使系統(tǒng)發(fā)電成本或者燃料費用最低的調(diào)度方案[1]。然而,傳統(tǒng)的化石能源為火電機組提供燃料發(fā)電的同時,不可避免地會對大氣造成污染,導(dǎo)致火力發(fā)電廠成為了排放污染氣體的重要源頭之一。

“十三五”規(guī)劃明確提出了五大基本發(fā)展理念,綠色發(fā)展不僅是發(fā)展的“主色調(diào)”,還是其他四項理念平衡發(fā)展、協(xié)調(diào)推進的保障。因此,電力系統(tǒng)發(fā)電廠有功調(diào)度的同時要兼顧污染氣體的排放問題[2]。環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度(Environmental Economic Dispatching,EED)[3]則是同時考慮到發(fā)電廠經(jīng)濟性和污染氣體排放量兩個目標(biāo)函數(shù)從而受國內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛研究。EED問題屬于多目標(biāo)規(guī)劃,然而在一般情況下,多目標(biāo)規(guī)劃問題的函數(shù)之間存在解的沖突,也就是說在EED問題中,經(jīng)濟性最優(yōu)時環(huán)境得不到保障;反之,環(huán)境最優(yōu)時會損害其經(jīng)濟性,難以得到絕對的最優(yōu)解。但是通常存在一個Pareto最優(yōu)解集,決策者可選擇其中的有效解作為EED問題的滿意解。

早期文獻采用約束條件法等方法將處理EED問題中的多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題進行求解[4~5]。文獻[6]在混沌混合遺傳算法(HybirdCbaos Geneite Algoirthm,HCGA)中加入了優(yōu)先次序法進行預(yù)處理,用于電力系統(tǒng)環(huán)境/經(jīng)濟負荷分配。文獻[7]利用了免疫遺傳算法(Immune Genetic Algoirthm, IGA)求解EED問題。但是這兩篇文獻仍然是使用了權(quán)重系數(shù)法來處理多目標(biāo)優(yōu)化的問題,很難在各個目標(biāo)之間得到權(quán)衡。文獻[8]引入模糊C均值(Fuzzy C-mean, FCM)構(gòu)建基于粗糙集理論的評價函數(shù),將EED問題中的多目標(biāo)向單目標(biāo)轉(zhuǎn)化。文獻[9]提出將動態(tài)啟發(fā)式隨即約束處理與罰函數(shù)相結(jié)合的改進多目標(biāo)“教”與“學(xué)”優(yōu)化算法(Improved Multi-Objective Teaching- Learning Based Optimization,IMOTLBO)處理EED問題。但以上文獻均是使用模糊集理論轉(zhuǎn)化多目標(biāo)優(yōu)化問題,求得的“最優(yōu)解”取決于隸屬度函數(shù)的構(gòu)造方法,同時粗糙集理論不能分析EED問題中Pareto最優(yōu)前沿集上的其他點。針對以上問題,本文建立了電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度模型,借助λ乘子把發(fā)電成本和污染氣體排放量雙目標(biāo)函數(shù)問題轉(zhuǎn)化為無量綱的單目標(biāo)問題進行優(yōu)化,通過定義Pareto最優(yōu)前沿集求解λ的合理賦值。同時,也能通過改變λ值,得出不同的Pareto最優(yōu)前沿集上的解。本文特別討論了考慮污染氣體排放量約束條件下的λ求解方法。

1 環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度建模

1.1 目標(biāo)函數(shù)

1.1.1 經(jīng)濟調(diào)度

經(jīng)濟調(diào)度是指總發(fā)電成本最低,電力系統(tǒng)總運行費用主要部分是各個機組的燃料費用。機組的燃料費用通常描述為有功出力的二次函數(shù)形式[10~11]??偘l(fā)電成本為:

(1)

式中:ai,bi,ci均為機組i的系數(shù);NG為發(fā)電機總數(shù);PGi為第i臺發(fā)電機有功出力。

1.1.2 環(huán)境調(diào)度

環(huán)境調(diào)度是指污染氣體排放量最低,傳統(tǒng)的化石能源為火電機組提供燃料發(fā)電的同時會排放出多種污染氣體,主要包括CO2、SO2、NOx等,各氣體排放量和火電機組輸出功率之間的關(guān)系都為單獨的函數(shù)關(guān)系,本文為方便計算,在此采用污染氣體綜合排放模型[12~14],系統(tǒng)的污染氣體排放量為:

αi+βiPGi+

(2)

式中:αi,βi,γi,ζi為機組i的污染氣體排放系數(shù)。

1.2 約束條件

(1)發(fā)電機出力約束

(3)

(2)功率平衡約束

(4)

式中:PD為系統(tǒng)總負荷;PLoss為系統(tǒng)總網(wǎng)損。

1.3 EED問題數(shù)學(xué)模型

(5)

式中:f1(x)為發(fā)電總成本目標(biāo)函數(shù);f2(x)為污染氣體排放量目標(biāo)函數(shù);g(x,u)和h(x,u)分別表示為等式約束和不等式約束。

2 基于Pareto最優(yōu)的EED解

2.1 λ乘子

將EED問題的兩個目標(biāo)函數(shù)使用λ乘子進行歸一化:

minf(x)=f1(x)+λf2(x)

(6)

為了分析不同λ的取值對EED問題的影響,在IEEE5機14節(jié)點系統(tǒng)上以λ為400的間隔在 0~20 000上取值,根據(jù)各次優(yōu)化結(jié)果得出如下λ-X,λ-Y曲線,其中λ-X曲線為經(jīng)濟調(diào)度曲線,λ-Y曲線為環(huán)境調(diào)度曲線。

通過圖1可以明顯地看出,隨著λ的不斷增加,污染氣體排放量的指標(biāo)在目標(biāo)函數(shù)中的比重會隨之增大,使得最優(yōu)解中的污染氣體排放量逐漸減小,同時導(dǎo)致了總發(fā)電成本的不斷增加。這也說明了經(jīng)濟調(diào)度的提升是犧牲以環(huán)境作為代價的,反之,環(huán)境調(diào)度的提升也要犧牲經(jīng)濟作為代價。

圖1 λ-X,λ-Y 曲線

圖2 X-Y曲線

對于任意的λ≥0,將式(6)作為目標(biāo)函數(shù)的雙目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解,就是以f1(x)或者f2(x)為目標(biāo)函數(shù)的單目標(biāo)優(yōu)化問題的一個Pareto最優(yōu)解,因此圖2的X-Y曲線中的陰影部分就是EED問題的Pareto最優(yōu)前沿集。

2.2 最優(yōu)λ乘子解的定義

明顯可知,本文EED問題中的最優(yōu)解就是圖2中的原點,但是在實際優(yōu)化中原點及其附近區(qū)域的解都是無法達到的。而由于在X-Y曲線中X-Y端點附近的斜率很大(或很小),導(dǎo)致在端點附近的區(qū)域進行經(jīng)濟調(diào)度或者環(huán)境調(diào)度需要犧牲大量的環(huán)保性或者經(jīng)濟性來完成。

因此,本文取EED問題中的Pareto最優(yōu)前沿集曲線上與原點的歐幾里得量度(Euclid Distance)最短,即:

(7)

最小的點(X*,Y*)作為最優(yōu)λ=λ*乘子解。

2.3 最優(yōu)λ乘子解法

根據(jù)庫恩塔克條件(Kuhn-Tucker conditions),在λ=λ*處:

(8)

即:

(9)

(10)

(11)

上式中f1和f2為最優(yōu)λ=λ*乘子的單目標(biāo)值,在此采用迭代的方法求解最優(yōu)λ=λ*乘子解,直至迭代滿足精度要求,其具體計算公式如下:

λk+λ′k)

(12)

(13)

2.4 含污染氣體排放量約束的λ乘子解

污染氣體排放量是電力部門的一項重要的指標(biāo),為實現(xiàn)社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展,盡可能地約束污染氣體的排放,對于電力部門做好綠色、經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。采用2.3節(jié)求得的最優(yōu)λ乘子解雖然可以起到減少污染氣體排放量的效果,但是不一定能達到電力部門減排的要求。因此,本文在此研究含污染氣體排放量約束的λ乘子解。

具體計算過程采用如下的迭代方法:

λk+1=λk+Δλk

(14)

(15)

3 仿真算例

本文采用MATLAB編程,通過對IEEE5機14節(jié)點系統(tǒng)和IEEE 6機30節(jié)點系統(tǒng)來驗證本文提出的模型及求解算法,收斂精度為10-5,基準(zhǔn)容量單位為100 MW。系統(tǒng)各具體參數(shù)如表1。

將IEEE14節(jié)點和IEEE30節(jié)點作為測試系統(tǒng),λ以200為間隔取50次以式(6)作為目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化下得到的Pareto最優(yōu)前沿集如圖3,4所示的曲線。

通過圖3和圖4可以看出,前期λ由0開始變化時,對f2和D值優(yōu)化效果明顯,當(dāng)λ開始超過最優(yōu)解時,λ的變化對f2和D值優(yōu)化效果開始明顯降低。

表2是分別以經(jīng)濟調(diào)度、環(huán)境調(diào)度、近似解以及最優(yōu)λ解情況下優(yōu)化的結(jié)果。

由表2結(jié)果可知當(dāng)一個優(yōu)化目標(biāo)達到最小值時,另一個優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)值會較大。而進行多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化時得到的解往往是單目標(biāo)優(yōu)化中的折衷解;且證明2.3節(jié)中取的λ0初值與精確最優(yōu)λ*乘子解誤差較小,從而有效地提高了迭代收斂速度。

表1 發(fā)電機數(shù)據(jù)

圖3 IEEE 14節(jié)點Pareto最優(yōu)前沿集

圖4 IEEE 30節(jié)點Pareto最優(yōu)前沿集

測試系統(tǒng)G1G2G3G4G5G6總發(fā)電成本污染氣體排放量λ×10-3Dgpec/%IEEE14經(jīng)濟調(diào)度1.68560.36250.14200.33260.1466/846.18450.2567010環(huán)境調(diào)度0.43280.52430.58880.47280.5887/1319.39100.1164∞1100近似解0.91550.53810.23000.61120.3377/939.81730.14043.37280.261682.89最優(yōu)解0.92710.53600.22760.60880.3334/936.77120.14133.22860.261182.25IEEE30經(jīng)濟調(diào)度1.66250.41690.26500.33910.14000.09581009.39300.3304010環(huán)境調(diào)度0.41180.49740.55360.41500.43470.55421352.99040.1671∞1100近似解0.98160.53930.35150.52940.24460.23871079.47410.20002.10410.286779.85最優(yōu)解0,98450.53710.34950.53340.24470.23601078.63780.20042.06400.286979.61

表3 含污染氣體排放量約束的優(yōu)化結(jié)果

4 結(jié)論

本文以系統(tǒng)總發(fā)電成本和污染氣體排放量作為目標(biāo)函數(shù),對電力系統(tǒng)的節(jié)能排污問題進行研究,相對于傳統(tǒng)的環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度模型,對所得的Pareto最優(yōu)前沿集進行了定量分析,且將求解算法應(yīng)用于EED問題中,針對EED問題中多目標(biāo)優(yōu)化和污染氣體排放量有所約束的問題,給出了求解近似解、最優(yōu)解以及含有約束解的方法,通過仿真驗證了本文所建立的模型和算法是正確有效的。

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