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        基于遺傳算法的電力負荷分配方法

        2016-10-21 22:38:51劉兆煉
        科技創(chuàng)新與應用 2016年8期

        摘 要:不同供電線路的用電負荷分配的合理與否,對企業(yè)用電費用有著直接的影響。文章以歷史用電數據為基礎,利用遺傳算法,為企業(yè)尋找最優(yōu)化的電力負荷分配方案提供了解決方法。

        關鍵詞:MD電費;最大需求負荷;電力負荷分配

        引言

        企業(yè)用電電費由基本電費及實際用量電費兩部分組成?;倦娰M主要由契約(最大)用電負荷(MD)決定。用電企業(yè)的每月用電量的峰值決定了當月MD電費。按照定義,有功電表以連續(xù)15分鐘穩(wěn)定最大負荷記錄作為本月實際負荷的最大值,且只進不退,按此值對照MD進行收費。文章以某鋼鐵廠用電數據為例,下文簡稱冷軋薄板廠,做如下分析。按照供電合同電力公司對冷軋薄板廠T1、T2兩路供電線路分別收取MD費用。如圖1所示,其中N1至N13共13個用電單元的電力負荷可以在T1線路及T2線路之間自由切換。其中13個用電單元的電力負荷具有完全不同的負荷特性。冷軋薄板廠供電線路系統(tǒng)如圖1所示。如何最優(yōu)化分配電力負荷,如何盡可能的讓負荷平穩(wěn),這是文章研究的方向。

        2 遺傳算法簡介

        眾所周知,在進化過程中,每個種群將會面臨一系列復雜的變異和環(huán)境選擇,只有能適應環(huán)境變化的變異體才能繼續(xù)生存下去,同時,對于生存有利的突變會隨著存活下來的個體的染色體傳給其下一代。在遺傳算法中,用一組染色體的集合模擬解的集合,用評價函數來模擬自然篩選。通過評價函數而篩選存活下來的解可以進行“產生突變的繁殖”,產生不同的下一代解集,然后再對下一代解集用評價函數進行篩選,選出下一代最優(yōu)解,并與上一代最優(yōu)解進行比較,看哪一個更合適,合適的那個解再用來繁殖下一代,如此反復,直到得出符合要求的最優(yōu)解。其實現方法如下:(1)根據具體問題確定可行解域,確定一種編碼方法,能用數值串或字符串表示可行解域的每一解。(2)對每一解應有一個度量好壞的依據,它用一函數表示,叫做適應度函數,適應度函數應為非負函數。(3)確定進化參數群體規(guī)模、交叉概率、變異概率、進化終止條件。

        3 遺傳算法在電力負荷分配中的應用

        3.1 收集歷史數據

        本案例收集了2013年4月冷軋薄板廠的13個用電單元的每分鐘用電數據用以模擬歷史工單模型。

        3.2 參數設置

        求解的遺傳算法的參數設定如下:

        種群大?。篗=40

        最大代數:G=15

        交叉率=1,交叉概率為1能保證種群的充分進化。

        變異率=0.1,一般而言,變異發(fā)生的可能性較小。

        3.3 實驗結果

        采用matlab編程,計算機代入歷史數據,運行15代,歷時約100分鐘,運行結果如下。(1)如圖2所示種群MD平均值及最優(yōu)值均處于下降趨勢,其中種群MD平均值由24.47MW下降至24.16MW。種群最優(yōu)值由23.98MW下降至23.86MW。(2)從第15代運行結果可以得出,排列在前11位的最優(yōu)排列,對應兩種排列組合方式,如下:

        4 結束語

        根據上述的電力負荷最佳分配方式,冷軋薄板廠在1#、2#主變間重新分配用電單元,通過2014年3月至8月的試驗運行,總MD平均值由原來的24.45MW降至24.06MW,與仿真結果相符,平均每月為冷軋薄板廠節(jié)約支出電費3.2萬元,效果喜人。

        作者簡介:劉兆煉(1981-),2004年6月畢業(yè)于上海電力學院,學士學位,2013年起就讀上海交通大學機械與動力工程學院工程碩士,現就職于寶山鋼鐵股份有限公司,三電技術區(qū)域工程師,職稱:工程師。

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