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        Lingo在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷優(yōu)化中的應(yīng)用

        2016-05-04 18:25:13張旺董冰楊昶
        科學(xué)與財(cái)富 2016年10期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化模型

        張旺 董冰 楊昶

        摘 要:本文介紹了Lingo軟件優(yōu)化方法及在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配中的應(yīng)用。針對考慮網(wǎng)損及閥點(diǎn)效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問題,建立經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配的優(yōu)化模型,采用Lingo優(yōu)化模型對案例進(jìn)行仿真計(jì)算,并與啟發(fā)式智能算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證所建模型的合理性及該方法的高效性和可行性,結(jié)果表明Lingo軟件具有求解精度高、尋優(yōu)速度快和高效的搜索能力。

        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配;Lingo;發(fā)電成本;優(yōu)化模型

        電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配(economic load dispatch,ELD)的目的是在滿足負(fù)荷和運(yùn)行約束條件下最小化發(fā)電成本[1]。ELD問題是典型的電力系統(tǒng)優(yōu)化問題,ELD問題具有高維、非線性、不可導(dǎo)且存在大量局部極值點(diǎn)等特點(diǎn)[1]。

        本文建立了ELD優(yōu)化模型,考慮了閥點(diǎn)效應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)損耗,并采用Lingo軟件的求解模型對案例進(jìn)行仿真計(jì)算,并與進(jìn)化規(guī)劃算法(EP)、粒子群算法(PSO)、自調(diào)節(jié)粒子群算法(SPSO)[4]、改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(MPSO)、改進(jìn)遺傳算法(IGA)的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果表明采用Lingo軟件在求解精度和穩(wěn)定性上明顯優(yōu)于上述幾種啟發(fā)式智能算法。

        1 ELD問題的數(shù)學(xué)模型

        系統(tǒng)發(fā)電總費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù),具體如下式:

        式中,F(xiàn)為發(fā)電總費(fèi)用;Pn為第n臺火電機(jī)組的出力;N為火電機(jī)組總數(shù);Fn(Pn)為第n臺火電機(jī)組的耗量特性;En為由于閥點(diǎn)效應(yīng)所引起的耗量特性變化。

        發(fā)電機(jī)耗量特性Fn(Pn)通常用二次函數(shù)近似表示,具體如下式:

        式中,an、bn和cn為火電機(jī)組n的燃料費(fèi)用參數(shù)。

        由于在汽輪機(jī)進(jìn)氣閥啟動時(shí)會出現(xiàn)拔絲現(xiàn)象使發(fā)電機(jī)的耗量特性產(chǎn)生變化,即閥點(diǎn)效應(yīng),閥點(diǎn)效應(yīng)費(fèi)用表達(dá)如下:

        2 Lingo求解經(jīng)濟(jì)負(fù)荷優(yōu)化模型

        Lingo主要求解線性(非線性)規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃和二次規(guī)劃問題。Lingo編寫簡單、適用性強(qiáng),在處理類似問題時(shí),只需修改輸入?yún)?shù),簡化了大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問題的數(shù)據(jù)輸入。

        Lingo有4個(gè)基本的求解程序,對不同的優(yōu)化模型采用相應(yīng)的求解程序。當(dāng)Lingo對一個(gè)優(yōu)化模型進(jìn)行求解時(shí),首先通過直接求解程序確定模型類型,繼而決定采用哪種求解程序?qū)δP瓦M(jìn)行求解。

        3 算例分析

        本文對1個(gè)維數(shù)不同的ELD問題進(jìn)行仿真計(jì)算,案例為3機(jī)系統(tǒng)。表1給出了不同算法的優(yōu)化結(jié)果,表中Tmean和Tmin分別表示各方法平均求解時(shí)間和最小時(shí)間,F(xiàn)mean和Fmin分別為費(fèi)用的平均值和最小值。智能算法的優(yōu)化結(jié)果見文獻(xiàn)[2]。

        結(jié)果顯示:當(dāng)ELD問題為13維時(shí),采用Lingo求解的時(shí)間明顯減小。為了更加清晰直觀表達(dá)Lingo在求解ELD問題的優(yōu)越性,可采用Lingo優(yōu)于智能算法的百分比,可得表2。

        由(8)式知,η的值越大,說明采Lingo求解結(jié)果越優(yōu)于智能式算法,由表2可以看出,隨著ELD問題維數(shù)的增大,Lingo的求解結(jié)果就越優(yōu)于上述智能式算法。

        4 結(jié)論

        本文建立了ELD優(yōu)化模型,并通過結(jié)果表明Lingo在求解ELD問題時(shí),具有求解精度高、穩(wěn)定性好和適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),能為求解相關(guān)復(fù)雜的ELD問題提供一定的參考價(jià)值;并在處理類似ELD問題時(shí),具有一定適用性和推廣性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]侯云鶴, 魯麗娟, 熊信艮, 等. 廣義蟻群與粒子群結(jié)合算法在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配中的應(yīng)用[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2004, 28(21): 34-38.

        [2]張雪雯, 李艷君.基于自調(diào)節(jié)粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2006, 30(18): 8-13.

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