師 楠

(黑龍江科技大學(xué) 工程訓(xùn)練與基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中心，哈爾濱 150022)

含CO2排放和成本的多火電與風(fēng)-水電的優(yōu)化調(diào)度

師 楠

(黑龍江科技大學(xué) 工程訓(xùn)練與基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中心，哈爾濱 150022)

電力行業(yè)低碳化對(duì)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排具有重要意義。建立更接近于實(shí)際的電網(wǎng)模型，對(duì)其進(jìn)行合理的規(guī)劃和調(diào)度是電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的關(guān)鍵之一。由燃油、燃?xì)夂腿济簷C(jī)組二氧化碳排放量及成本的差異，規(guī)劃模型以總成本和二氧化碳排放量最小化為目標(biāo)，建立了含火電、水電和風(fēng)電機(jī)組的電網(wǎng)模型。采用改進(jìn)的混合粒子群算法對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，并以118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)模型和算法進(jìn)行驗(yàn)證和比較。結(jié)果表明：利用所建模型可有效提高運(yùn)行成本和碳排放的計(jì)算精度，為電網(wǎng)的合理規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)調(diào)度提供了參考依據(jù)。

火電； 風(fēng)電； 水電； 粒子群； 優(yōu)化調(diào)度； 建模

根據(jù)IEA世界能源展望的分析，我國(guó)火電裝機(jī)容量2030年達(dá)到12.59億kW，相應(yīng)的發(fā)電量也增加到4.30萬億和6.59萬億kWh[1]。從2007年起，我國(guó)已經(jīng)超越美國(guó)成為全球碳排放量最大的國(guó)家，其中電力行業(yè)排放的二氧化碳在我國(guó)的二氧化碳排放總量中所占的比例高達(dá)40%以上。降低電力系統(tǒng)的碳排放已經(jīng)成為相關(guān)領(lǐng)域的重中之重，發(fā)展低碳電力技術(shù)是減少電力系統(tǒng)碳排放的重要手段之一[2]。

為實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)，《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》要求到2020年單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗與2015相比分別下降15%。對(duì)發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聯(lián)合發(fā)電調(diào)度，有利于降低成本，更合理地利用資源，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)社會(huì)的節(jié)能減排[3]。隨著節(jié)能發(fā)電調(diào)度工作的開展，碳排放和發(fā)電調(diào)度必須協(xié)調(diào)優(yōu)化的理念逐漸成為學(xué)者們的共識(shí)，并開展了一些較有針對(duì)性的研究。例如，文獻(xiàn)[4]中以考慮機(jī)組燃煤費(fèi)用和運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，以充分利用清潔能源、降低系統(tǒng)運(yùn)行成本、保證火電機(jī)組高效平穩(wěn)運(yùn)行為依據(jù)，建立風(fēng)-水-火電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型；文獻(xiàn)[5]中采用混合整數(shù)規(guī)劃法，研究含風(fēng)電場(chǎng)和需求響應(yīng)參與調(diào)度的發(fā)電與碳排放權(quán)聯(lián)合調(diào)度問題，取得了一定的成果。文獻(xiàn)[6-7]研究發(fā)電與碳排放權(quán)的聯(lián)合調(diào)度，但采用的是經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，即沒有考慮機(jī)組啟停安排問題。文獻(xiàn)[4-7]在研究火電機(jī)組時(shí)，均只考慮燃煤機(jī)組，而實(shí)際電網(wǎng)中火電機(jī)組不僅包括燃煤機(jī)組，還有一定數(shù)量的燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組。為了更接近于實(shí)際工況，建議建立更準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型。

筆者研究由燃煤、燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組組成的火電機(jī)組與水電、風(fēng)電機(jī)組的復(fù)雜系統(tǒng)，分析各機(jī)組的啟、停機(jī)狀態(tài)、爬坡率等約束條件的影響，考慮到不同類型火電機(jī)組的二氧化碳排放量及運(yùn)行成本差異，在日前規(guī)劃調(diào)度中以二氧化碳排放和成本最小化為前提，建立準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型，采用改進(jìn)的混合粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，并用改進(jìn)的IEEE118節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)對(duì)模型和算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。以期為將來含大規(guī)模風(fēng)電、水電、火電的系統(tǒng)協(xié)調(diào)運(yùn)行提供相應(yīng)的理論參考和數(shù)據(jù)支持。

1 調(diào)度目標(biāo)函數(shù)

1.1 目標(biāo)函數(shù)

依據(jù)低碳發(fā)電調(diào)度的指導(dǎo)方針，以系統(tǒng)發(fā)電成本和二氧化碳排放量最小為優(yōu)化目標(biāo)，確定日前低碳發(fā)電調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)。考慮到水電、風(fēng)電等清潔能源類型機(jī)組的能源消耗與碳排放量與化石能源相比可近似忽略。在文中風(fēng)電采用全額調(diào)度，同時(shí)，考慮到火電機(jī)組的發(fā)電成本主要包括燃料成本、啟停成本和維護(hù)成本三個(gè)部分[8]。由于維護(hù)成本的影響因素多，難以量化，且對(duì)研究的日前規(guī)劃調(diào)度影響不大，因此，文中沒有考慮維護(hù)成本。以不同火電機(jī)組的發(fā)電成本與二氧化碳排放量，建立機(jī)組的目標(biāo)函數(shù)為：

(1)

(2)

式中:uit——火電機(jī)組i在第t時(shí)刻的啟、停機(jī)狀態(tài)；

Ci(pgit)——機(jī)組運(yùn)行時(shí)的成本；

Sit——火電機(jī)組i的在第t時(shí)刻的啟停成本；

Ccoi(pgit)——火電機(jī)組i在第t時(shí)段內(nèi)運(yùn)行時(shí)的二氧化碳排放量；

Ng——參與調(diào)度的所有燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組和燃油機(jī)組數(shù)；

T——調(diào)度周期的時(shí)間段數(shù)；

uit——火電機(jī)組i在t時(shí)段內(nèi)的啟停狀態(tài)，啟停變量滿足uit=0或1，1表示運(yùn)行，0表示停機(jī)。

且式(1)(2)均滿足以下的各種約束條件。

1.2 發(fā)電機(jī)組約束條件

(1)系統(tǒng)功率平衡約束

式中:Ng——火電機(jī)組總數(shù)，包括燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組和燃油機(jī)組數(shù)；

Nh、Nw——水電機(jī)組總數(shù)、風(fēng)電場(chǎng)總數(shù)；

Pgit——火電機(jī)組i在t時(shí)刻的機(jī)組發(fā)電量；

Phit——水電機(jī)組j在t時(shí)刻的發(fā)電量；

Pwkt——風(fēng)電場(chǎng)k在t時(shí)刻的發(fā)電量；

PLt——在t時(shí)刻的負(fù)荷值。

文中不考慮網(wǎng)損和網(wǎng)絡(luò)限制，認(rèn)為整個(gè)系統(tǒng)有能力接納一定比例的風(fēng)電。

(2)系統(tǒng)的備用約束

式中:ujt——水電機(jī)組j在t時(shí)段內(nèi)的啟停狀態(tài)，ujt=0或1，1表示運(yùn)行，0表示停機(jī);

Pgmaxi、Phmaxi——火電機(jī)組i、j的最大輸出功率；

kl——負(fù)荷的波動(dòng)系數(shù),kl取為10%;

kw——風(fēng)電波動(dòng)系數(shù)，kw取為5%。

要求備用容量能夠滿足負(fù)荷和風(fēng)電的隨機(jī)波動(dòng)，文中不考慮網(wǎng)損和網(wǎng)絡(luò)限制，認(rèn)為系統(tǒng)有能力接納一定比例的風(fēng)電全額入網(wǎng)。

(3)火電機(jī)組的上下限約束

Pgmini≤Pgit≤Pgmaxi，

式中：Pgmaxi、Pgmini——機(jī)組出力的上、下限。

(4)不同火電機(jī)組的爬坡率約束

-RdiΔt≤Pgi(t+1)-Pgit≤RuiΔt，

式中：Rui，Rdi——在t時(shí)段內(nèi)機(jī)組i輸出有功功率允許的最大上爬坡率、下爬坡率。

(5)啟停機(jī)時(shí)間約束

(6)水電機(jī)組發(fā)電能力約束

Phminj≤Phjt≤Phmaxj，

式中：Phmaxj、Phminj——水電機(jī)組j在t時(shí)段內(nèi)的最大、最小發(fā)電量；

Phjt——水電機(jī)組j在t時(shí)段內(nèi)的發(fā)電量。

Hminhj≤Hhjt≤Hmaxhj，

式中：Hmaxhj、Hminhj——水電機(jī)組j的最大、最小轉(zhuǎn)換水量；

Hhjt——水電機(jī)組j在t時(shí)段內(nèi)的轉(zhuǎn)換水量。

水電發(fā)電功率可表示為水電交換率和水庫(kù)蓄水量的二次函數(shù)，在日前規(guī)劃調(diào)度中，由于時(shí)間相對(duì)比較短，可假定水庫(kù)的蓄水量無大規(guī)模變化，則正常運(yùn)行時(shí)水電機(jī)組的水電轉(zhuǎn)換關(guān)系為[9]

式中：Aj、Bj、Cj——水電機(jī)組j水電轉(zhuǎn)換系數(shù)。

1.3 火電機(jī)組的成本和CO2排放量計(jì)算

火電機(jī)組的運(yùn)行成本函數(shù)[10]

Ci(pi,t)=A1i+B1iPi,t+C1i(Pi,t)2，

式中：A1i、B1i、C1i——火電機(jī)組i的生產(chǎn)成本系數(shù)。

火電機(jī)組的啟動(dòng)成本，表示如下[10-11]：

式中：δi、σi、τi——火電機(jī)組i的啟動(dòng)成本系數(shù)；

不同火電機(jī)組正常運(yùn)行時(shí)，單位小時(shí)內(nèi)能耗同輸出的有功功率成比例，輸入—輸出特性可用二次函數(shù)表示[3]：

式中：P2i2——火電機(jī)組i輸出的有功功率；

Ki0、Ki1、Ki2——不同火電機(jī)組發(fā)熱量系數(shù)。

采用不同燃料時(shí)火電機(jī)組的CO2排放量為[12]

式中:Pgi——火電機(jī)組i的發(fā)電量;

Ccoil(Pgi)——機(jī)組i采用不同燃料l時(shí)的每小時(shí)的CO2排放量；

cl——不同燃料l時(shí)每百萬英熱單位排放的CO2的磅數(shù)。

表1給出了采用不同燃料時(shí)CO2的排放系數(shù)[12]。

表1 不同燃料的CO2排放系數(shù)

2 風(fēng)場(chǎng)功率和負(fù)荷計(jì)算

風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)出的功率計(jì)算如下[13-14]：

式中：Pw——風(fēng)機(jī)k發(fā)出的功率；

Cp——風(fēng)能換系數(shù)；

ρa(bǔ)ir——空氣密度；

A——風(fēng)輪的掃風(fēng)面積；

v——風(fēng)速。

為了簡(jiǎn)化計(jì)算，對(duì)每一個(gè)風(fēng)場(chǎng)模型作如下簡(jiǎn)化：

式中:Nw——風(fēng)場(chǎng)中的風(fēng)機(jī)數(shù)。

為對(duì)日前規(guī)劃調(diào)度時(shí)間段內(nèi)的風(fēng)場(chǎng)發(fā)電功率和電網(wǎng)負(fù)荷功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用文獻(xiàn)[15]中提出的灰色和遺傳算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法對(duì)風(fēng)場(chǎng)出力(已考慮切入、切出風(fēng)速)和電網(wǎng)負(fù)荷功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。得到日前預(yù)測(cè)模型中風(fēng)場(chǎng)功率和負(fù)荷功率的結(jié)果，如圖1所示。圖1中1為風(fēng)電出力，2為電網(wǎng)負(fù)荷。

圖1 預(yù)測(cè)的風(fēng)場(chǎng)功率與電網(wǎng)負(fù)荷

3 改進(jìn)的混合粒子群優(yōu)化算法

風(fēng)水火電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度是多變量、多約束、非線性的混合約束規(guī)劃問題，對(duì)于規(guī)模較大的系統(tǒng)，求解十分困難[4]。且隨著水電機(jī)組和風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量的增加，火電機(jī)組會(huì)出現(xiàn)冗余，擬采用改進(jìn)的混合粒子群算法對(duì)機(jī)組的狀態(tài)和發(fā)電功率進(jìn)行優(yōu)化和分配。由于模型的數(shù)據(jù)量很大，考慮到火電機(jī)組啟、停機(jī)時(shí)間長(zhǎng)，首先以總成本最小為目標(biāo)，采用粒子群算法確定燃煤機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)和機(jī)組數(shù)[16]，然后再以總成本及碳排放量最小為目標(biāo)，利用改進(jìn)的混合粒子群優(yōu)化算法，確定燃油機(jī)組和燃?xì)鈾C(jī)組各自的發(fā)電機(jī)組的機(jī)組數(shù)和發(fā)電量。

采用以下步驟對(duì)所涉及的多機(jī)組進(jìn)行計(jì)算：

(1)輸入電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)，初始化粒子X、粒子數(shù)量、粒子種群數(shù)量等，X含所有時(shí)段機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)和各自發(fā)電量，因各個(gè)時(shí)段機(jī)組啟、停機(jī)狀態(tài)為離散的，機(jī)組狀態(tài)量xi為離散數(shù)據(jù)，采用文獻(xiàn)[17]提出的方法對(duì)機(jī)組狀態(tài)變量進(jìn)行連續(xù)化處理：

式中：n1——所有機(jī)組狀態(tài)的變量數(shù)。

(2)建立以運(yùn)行時(shí)的碳排放量和總成本為目標(biāo)的函數(shù)F1、F2，把兩目標(biāo)函數(shù)變?yōu)閱文繕?biāo)函數(shù)。

首先，確定目標(biāo)量f1=(F1，F(xiàn)2)，假設(shè)基準(zhǔn)量為f0=(F01，F(xiàn)02)，得到f0、f1的相對(duì)關(guān)聯(lián)度ε，關(guān)聯(lián)度具體公式詳見文獻(xiàn)[18]。然后，引入灰色差異度D=1-ε，當(dāng)相對(duì)關(guān)聯(lián)度越大時(shí)，產(chǎn)生的灰色差異度越小，優(yōu)化結(jié)果越接近理想值。在優(yōu)化過程中動(dòng)態(tài)地取目標(biāo)函數(shù)的最小值作為基準(zhǔn)序列。

(3)建立滿足機(jī)組各種約束條件的等式與不等式約束函數(shù)，將所有約束函數(shù)均轉(zhuǎn)換為C(X)≤0和Ceq(X)=0形式的函數(shù)。

(3)

(5)為進(jìn)一步簡(jiǎn)化計(jì)算過程，考慮到日前規(guī)劃模型中，燃煤電機(jī)組啟、停機(jī)所需時(shí)間較長(zhǎng)，在滿足備用約束和機(jī)組起停機(jī)時(shí)間約束的前提下，采用粒子群算法[17]，以總成本最小為目標(biāo)，確定燃煤機(jī)組的啟、停機(jī)狀態(tài)值和機(jī)組數(shù)。

(6)將確定后的燃煤機(jī)組狀態(tài)代入式(3)以G(X)最小為目標(biāo)，將全部粒子群位置代入目標(biāo)函數(shù)，求出目標(biāo)函數(shù)值，將種群中目標(biāo)函數(shù)最小的值作為全局極值。

(7)產(chǎn)生新一代，利用式(4)(5)更新粒子的位置和速度。

vmD(NT+1)=ωvmD(NT)+c1r1[pmD(NT)-

XmD(NT)]+c2r2(pgD(NT)-XmD(NT))，

(4)

XmD(NT+1)=XmD(NT)+vmD(NT+1)，

(5)

式中：c1、c2——學(xué)習(xí)因子；

ω——權(quán)重；

m——粒子群規(guī)模；

D——粒子的維數(shù)；

NT——第NT次迭代；

r1、r2——均勻分布于[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)；

vmD(NT)——第NT次迭代時(shí)粒子m飛行速度矢量的第D維分量；vmD∈[-vmax，vmax]，vmax由用戶自己設(shè)定；

xmD(NT)——第NT次迭代時(shí)粒子m位置矢量的第D維分量；

pmD(NT)——粒子m個(gè)體最優(yōu)時(shí)的第D維分量；

pgD(NT)——群體最好位置的第D維分量。

(8)為提高計(jì)算后期的收斂速度，在可行區(qū)域內(nèi)，采用混沌優(yōu)化法[19]，對(duì)全局極值的鄰域進(jìn)行搜索，更新全局極值，直到達(dá)到預(yù)定滿意度或最大的搜索次數(shù)時(shí)中止，把更新后的粒子群作為當(dāng)前群，并轉(zhuǎn)到步驟(6)。

(9)同時(shí)，為提高運(yùn)算速度，每隔10代，采用同步學(xué)習(xí)因子，對(duì)學(xué)習(xí)因子c1和c2進(jìn)行改進(jìn)[20]。當(dāng)?shù)螖?shù)小于最大迭代次數(shù)或當(dāng)適應(yīng)度值小于所設(shè)定的值，停止搜索，并輸出目標(biāo)函數(shù)及其對(duì)應(yīng)的粒子。反之，返回第(6)步。

4 算例分析

為驗(yàn)證模型和算法的有效性，以文獻(xiàn)[5]中給定的包含3個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的改進(jìn)IEEE118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行分析，該系統(tǒng)共有54臺(tái)火電機(jī)組，其中燃?xì)鈾C(jī)組9臺(tái)，燃油機(jī)組10臺(tái)，燃煤機(jī)組35臺(tái)，配以裝機(jī)容量分別為200、225、335 MW的風(fēng)電場(chǎng)，占系統(tǒng)總裝機(jī)總?cè)萘康?%。

采用前述所給定的計(jì)算方法，可以得到機(jī)組組合和CO2排放結(jié)果，如表2和3所示。表2給出了日前規(guī)劃調(diào)度模型中，不同時(shí)段內(nèi)所需調(diào)度的燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組和燃油機(jī)組數(shù)。表3給出了燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組、燃油機(jī)組運(yùn)行時(shí)的成本和二氧化碳排放量。

表2 各時(shí)段不同類型火電機(jī)組的調(diào)度機(jī)組數(shù)

Table 2 Dispatched thermal units of different type at each dispatch periods

時(shí)段燃煤機(jī)組燃?xì)鈾C(jī)組燃油機(jī)組時(shí)段燃煤機(jī)組燃?xì)鈾C(jī)組燃油機(jī)組117001317322170014173231700151732417001617325170017173261700181732717001917348170020173491700211734101732221711111732231700121732241700

表3 不同機(jī)組的碳排放

圖2給出了日前規(guī)劃調(diào)度模型中，24 h內(nèi)風(fēng)電、水、燃油機(jī)組、燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組各自的發(fā)電量，圖2中，1為風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量，2為水電機(jī)組發(fā)電量，3為燃油機(jī)組發(fā)電量，4為燃煤機(jī)組發(fā)電量，5為燃?xì)鈾C(jī)組發(fā)電量。圖3給出了日前規(guī)劃調(diào)度模型中24 h內(nèi)不同時(shí)刻燃油機(jī)組、燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組各自的發(fā)電量，圖3中，1為燃油機(jī)組發(fā)電量，2為燃煤機(jī)組發(fā)電量，3為燃?xì)鈾C(jī)組發(fā)電量。

表4給出了當(dāng)按實(shí)際運(yùn)行工況考慮到燃煤、燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組時(shí)和把機(jī)組全部假定為燃煤機(jī)組時(shí)，總的發(fā)電成本以及運(yùn)行時(shí)二氧化碳排放量的結(jié)果。

圖2 風(fēng)電、水電、燃油、燃煤、燃?xì)鈾C(jī)組發(fā)出的功率

Fig. 2 Output of wind power，hydro power，oil-fired coal-fired and gas-fired units

由表4可以看出，若按實(shí)際情況將火電機(jī)組細(xì)分為燃煤、燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組時(shí)，采用文中的優(yōu)化調(diào)度算法，CO2排放量為7.42萬t，總成本為8.31萬美元；而將火電機(jī)組全部假定為燃煤機(jī)組時(shí)，CO2排放量和總成本分別為7.65萬t、7.86萬美元。碳排放絕對(duì)誤差為0.23萬t，運(yùn)行成本絕對(duì)誤差為0.45萬美元。結(jié)果表明，當(dāng)按實(shí)際運(yùn)行工況考慮到燃煤、燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組時(shí),比只把火電機(jī)組全部假定為燃煤機(jī)組時(shí)，總成本的計(jì)算結(jié)果相對(duì)誤差為5.73%，碳排放的計(jì)算結(jié)果相對(duì)誤差為3.01%。文中所提模型更接近于實(shí)際情況，也更有利于對(duì)機(jī)組進(jìn)行合理優(yōu)化調(diào)度和規(guī)劃。

圖3 燃煤、燃?xì)?、燃油機(jī)組各自發(fā)電功率

機(jī)組種類CO2排放量/t總成本/美元火電機(jī)組包含三種機(jī)組 7360083300火電機(jī)組假定全為燃煤機(jī)組7650078600

5 結(jié) 論

(1)以二氧化碳排放量和運(yùn)行成本最小為目標(biāo)函數(shù)，通過將火電機(jī)組細(xì)化為燃煤、燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組，分別將發(fā)電成本的計(jì)算精度提高了5.73%，碳排放的計(jì)算精度提高了3.01%。

(2)基于實(shí)際運(yùn)行工況，建立了包含燃煤、燃?xì)夂腿加蜋C(jī)組的火電機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組和水電機(jī)組等復(fù)雜電網(wǎng)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化調(diào)度模型，可以為研究大規(guī)模多類型機(jī)組的電網(wǎng)調(diào)度提供借鑒。

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(編輯 晁曉筠 校對(duì) 王 冬)

Optimal dispatch for various types of thermal-and wind-hydro power with CO2emission and cost consideration

ShiNan

(Center for Engineering Training & Basic Experiment, Heilongjiang University of Science & Technology，Harbin 150022, China)

Low-carbon emission of the power industries is of great importance to realizing energy saving and emission reduction. Developing a grid model closer to the reality and implementing a reasonable plan and dispatch holds a key to achieving energy saving and emission reduction. This paper, building on a fuller consideration of the differences in CO2emissions and costs associated with oil, gas and coal-fired power units and motivated by the minimization of total costs and CO2emissions in the day-ahead programming model is focused specifically on developing grid model involving wind, hydro and thermal power units, implementing an optimal dispatch of the power grid using the improved hybrid particle swarm optimization algorithm, and validating and comparing the model and algorithms by employing 118-node system. The results demonstrate that the proposed model capable of an effective increase in the calculation accuracy of total cost and CO2emissions could provide a reference for a more rational planning and an more economic dispatch of grids.

thermal power; wind power; hydropower; particle swarm; optimal dispatch; modeling

2017-04-03

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51677057；51107015)；哈爾濱市科技創(chuàng)新人才研究專項(xiàng)資金(青年后備)項(xiàng)目(RC2015QN007019)；博士后研究人員落戶黑龍江科研啟動(dòng)項(xiàng)目(LBH-Q15125)

師 楠(1982-)，女，河南省南陽(yáng)人，講師，碩士，研究方向：新能源建模和優(yōu)化調(diào)度，E-mail:snhit@sina.cn。

10.3969/j.issn.2095-7262.2017.03.015

TM61

2095-7262(2017)03-0275-06

A