于青峰,邢立強(qiáng)（國(guó)網(wǎng)云峰發(fā)電廠,吉林 集安 134200）

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水電廠廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方案的分析

于青峰,邢立強(qiáng)
（國(guó)網(wǎng)云峰發(fā)電廠,吉林 集安 134200）

摘 要：水電廠廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方案有線性法與非線性法，而水電廠負(fù)荷分配為典型的非線性問(wèn)題，因此，為實(shí)現(xiàn)水電站廠內(nèi)機(jī)組負(fù)荷的最優(yōu)分配方法，文中分析了等量微增率算法和蟻群算法。分析智能優(yōu)化方法中，將蟻群算法應(yīng)用于水電廠負(fù)荷分配問(wèn)題是可行的。

關(guān)鍵詞：水電廠；負(fù)荷最優(yōu)分配；蟻群算法；等耗量微增率算法

1 引言

我國(guó)大型水電廠運(yùn)行已步入智能化時(shí)代，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定、高效運(yùn)行逐漸成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)主要支撐。智能信息化電廠，以電站設(shè)備可靠性和電網(wǎng)的安全運(yùn)行為中心，準(zhǔn)確進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷分配，實(shí)現(xiàn)電廠經(jīng)濟(jì)效益的最優(yōu)化[1,2]。

2 最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式定義

在電力系統(tǒng)安全可靠供電的前提條件下，水電站運(yùn)行使整個(gè)系統(tǒng)獲得最大經(jīng)濟(jì)效果的運(yùn)行方式及其控制策略，稱為水電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。這種水電站的運(yùn)行方式，稱為水電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式[3]。

水電廠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的任務(wù)通常為，在水電站負(fù)荷一定的條件下以水流耗量最小為優(yōu)化準(zhǔn)則，或在引用水量一定的條件下發(fā)電量最大化為優(yōu)化準(zhǔn)則，使工作機(jī)組臺(tái)數(shù)、組合和機(jī)組間負(fù)荷達(dá)到最優(yōu)分配，即研究廠內(nèi)最優(yōu)運(yùn)行方式。

3 水電廠廠內(nèi)最優(yōu)負(fù)荷分配方案分析

水電廠廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主要方法有：優(yōu)先順序法、拉格朗日松弛法、遺傳算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、等耗量微增率算法、蟻群算法等。本文分析的方法有：等耗量微增率算法和蟻群算法[4-5]。

3.1 等耗量微增率算法

等耗量微增率算法原理是機(jī)組的等耗微增率隨負(fù)荷的改變而變化的時(shí)候，其負(fù)荷需要按照耗量微增率相同的原則實(shí)現(xiàn)最優(yōu)分配。其本質(zhì)，使用了拉格朗日法來(lái)解決帶有約束性質(zhì)的非線性優(yōu)化問(wèn)題。水電站機(jī)組負(fù)荷的最優(yōu)分配需要滿足的條件是：各機(jī)組流量總耗量最小。

其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

其中，P為水電站總負(fù)荷功率，L為水電站機(jī)組消耗總流量，Pi為各個(gè)機(jī)組分擔(dān)的負(fù)荷功率，Li為各個(gè)機(jī)組消耗的流量。且各機(jī)組消耗的流量均是其負(fù)荷的函數(shù)，因此：Li()=Li(Pi)

根據(jù)拉格朗日法解該問(wèn)題，建立目標(biāo)函數(shù)：

3.2 蟻群算法

蟻群算法是一種源于自然現(xiàn)象的算法，是一種和具體問(wèn)題關(guān)系不大的優(yōu)化算法。主要原理是：通過(guò)正反饋、分布式協(xié)作找尋最優(yōu)路徑。是一種基于種群尋優(yōu)的啟發(fā)式搜索算法。

蟻群算法的特點(diǎn)有：（1）蟻群算法是一種自組織的算法；（2）蟻群算法是一種本質(zhì)上并行的算法；（3）蟻群算法是一種正反饋的算法；（4）蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性；（5）蟻群算法可以分布式計(jì)算。

計(jì)算原理及方法如下：

在算法的初始時(shí)刻，將m只螞蟻隨機(jī)放到n座城市，然后螞蟻同時(shí)從一個(gè)城市到另一個(gè)誠(chéng)市，逐步完成搜索過(guò)程。設(shè)迭代次數(shù)為N，則1≤N≤Nmax。每次迭代時(shí)，以t為時(shí)間，0≤t≤n，根據(jù)概率轉(zhuǎn)換原則選擇下一城市，從而生成一個(gè)有著n個(gè)城市組成的行動(dòng)路線，并伴有信息素的更新。

設(shè)共有m只螞蟻，第k只螞蟻從城市i轉(zhuǎn)移到j(luò)的概率為：

當(dāng)j∈Jk(i)時(shí)，否則為0。其中，Jk(i)={1,2,...,n}-tabuk,nij=1/dij。

式中tabuk稱為禁忌表，τij為城市i和j之間的連接上的信息素濃度，其初始值為正常數(shù)c。α,β分別為信息素濃度比重和期望因子比重。螞蟻每移動(dòng)到一個(gè)城市，時(shí)間則增加一個(gè)單位。

信息素有增加和減少兩方面，揮發(fā)機(jī)制是為了避免殘留信息素過(guò)多導(dǎo)致殘留信息淹沒(méi)啟發(fā)信息。信息素更新為：

其中，Q為常數(shù)，Lk為第k只螞蟻?zhàn)哌^(guò)的總距離。

（1）對(duì)負(fù)荷排序，選出最大和最小負(fù)荷，對(duì)于N臺(tái)機(jī)組，將其組合成各種狀態(tài)，計(jì)算每個(gè)狀態(tài)下機(jī)組最大和最小出力之和，即有功上下限值。

（2）設(shè)定初值x0

（3）初始化蟻群算法

（4）循環(huán)判斷

（5）形成tabu(k)表，將開(kāi)停機(jī)水耗量作為路徑長(zhǎng)度，計(jì)算各狀態(tài)下各機(jī)組出力及耗水量。

（6）記錄本次循環(huán)最短路徑。更新路徑信息。

3.3 等耗量微增率算法和蟻群算法的比較

等耗量微增率算法原則應(yīng)用于已確定的并聯(lián)運(yùn)行機(jī)組的機(jī)組間負(fù)荷的分配問(wèn)題，同時(shí)要求機(jī)組流量耗量特性成增加趨勢(shì)，但不能明確表明具體各個(gè)機(jī)組的承擔(dān)負(fù)荷情況。蟻群算法的求解模式能將問(wèn)題求解的快速性、全局優(yōu)化特征以及有限時(shí)間內(nèi)答案的合理性結(jié)合起來(lái)。其中，尋優(yōu)的快速性是通過(guò)正反饋式的信息傳遞來(lái)保證的。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了等微增率法和蟻群算法在水電廠機(jī)組間負(fù)荷分配的非線性優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用，由計(jì)算可知，使用蟻群算法較等耗量微增率算法進(jìn)行機(jī)組間負(fù)荷分配時(shí)，耗水量較少，較為經(jīng)濟(jì)，且使用蟻群算法計(jì)算速度較快，節(jié)省時(shí)間。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)水平的不斷提高、通訊和控制技術(shù)的快速發(fā)展，更好的智能優(yōu)化方法將被可靠的應(yīng)用于負(fù)荷優(yōu)化問(wèn)題中去。各種優(yōu)化方法均有其優(yōu)勢(shì)極其局限性，為進(jìn)一步提高水電廠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，需要進(jìn)行更深入透徹的研究。

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.02.134