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        改進(jìn)雞群算法的電力供需兩側(cè)平衡優(yōu)化

        2019-06-12 06:00:54朱志剛連志剛
        上海電機學(xué)院學(xué)報 2019年1期
        關(guān)鍵詞:用電量輸出功率電價

        金 鵬, 朱志剛, 連志剛

        (上海電機學(xué)院 電氣學(xué)院,上海 201306)

        在電力調(diào)度中,用戶有多種多樣的需求,如電力供應(yīng)穩(wěn)定,電價合理等。關(guān)于電力微網(wǎng)調(diào)度,學(xué)者們做了很多研究。文獻(xiàn)[1]針對獨立微電網(wǎng)的多目標(biāo)容量優(yōu)化配置,設(shè)計了非自治混合動力綠色能源系統(tǒng)。文獻(xiàn)[2]提出了可再生能源發(fā)電與海水淡化負(fù)荷相互協(xié)調(diào)運行的幾種組合方案,并以微網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計實例驗證了該方法的實用性。文獻(xiàn)[3]基于多代理提出了多微電網(wǎng)系統(tǒng)參與電力市場交易的多層結(jié)構(gòu),并仿真驗證了其有效性。高超等[4]介紹了微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的3種基本形式:AC、DC和混合結(jié)構(gòu),每種結(jié)構(gòu)各具特點,都可作為大電網(wǎng)的有效補充,提高電網(wǎng)供電可靠性。文盼[5]以包含風(fēng)力發(fā)電機、光伏陣列、蓄電池以及海水淡化負(fù)荷的獨立海島微電網(wǎng)綜合總成本為目標(biāo)函數(shù),以供電可靠性、決策變量的變化范圍和儲能電池運行條件為約束,確定獨立海島微電網(wǎng)容量優(yōu)化配置模型。周志超等[6]圍繞風(fēng)柴儲生物質(zhì)獨立微網(wǎng),提出一種新的雙模式優(yōu)化控制方案,其中包含正常運行時的經(jīng)濟運行調(diào)度和大擾動時的緊急功率控制,并采用一種新的電池儲能系統(tǒng)控制方法優(yōu)化運行工況。李晨迪等[7]引入非合作完全信息動態(tài)博弈理論,構(gòu)建能源側(cè)與負(fù)荷側(cè)的互動關(guān)系,考慮經(jīng)濟性和用戶滿意度,引導(dǎo)用戶用電策略,制定負(fù)荷計劃,再以此計劃作為負(fù)荷需求,優(yōu)化微網(wǎng)出力。賀一飛[8]提出了微電網(wǎng)多種能源協(xié)調(diào)優(yōu)化策略,采用機會約束規(guī)劃考慮可再生能源出力的不確定性,得到置信區(qū)間下的最優(yōu)解。以全天購電成本最小為目標(biāo)函數(shù),考慮支路功率概率約束、節(jié)點電壓概率約束、功率平衡約束與各時段內(nèi)儲能單元變化量約束,通過帶精英保留策略的改進(jìn)遺傳算法求解。文獻(xiàn)[9]將基于整數(shù)編程的連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法用于求解風(fēng)光混合微電網(wǎng)系統(tǒng)最優(yōu)配置。文獻(xiàn)[10]設(shè)計一種整合不同資源的混合可再生能源系統(tǒng),并應(yīng)用偏好啟發(fā)式協(xié)同進(jìn)化算法進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[11]采用了混合模擬退火-禁忌搜索法求解具有可再生能源的自治電力系統(tǒng)的最優(yōu)規(guī)模。文獻(xiàn)[12]考慮的目標(biāo)函數(shù)為污染物排放費用和微電源的運行費用,用粒子群優(yōu)化算法求解調(diào)度模型,研究微電網(wǎng)的經(jīng)濟性,驗證了優(yōu)化調(diào)度策略能夠提高系統(tǒng)的經(jīng)濟效益。EI-Shatter等[13]研究了微電網(wǎng)中系統(tǒng)的最大功率跟蹤問題,微電網(wǎng)中發(fā)電系統(tǒng)采用的是風(fēng)光互補發(fā)電,控制方法是模糊控制,并且使其系統(tǒng)一直保持在最大功率輸出。文獻(xiàn)[14]主要研究了儲能系統(tǒng)運行控制策略對微電網(wǎng)的影響,側(cè)重研究了蓄電池的儲能作用以及相應(yīng)控制策略對其壽命的影響。通過分析,發(fā)現(xiàn)對兩側(cè)平衡調(diào)度問題研究較少。文獻(xiàn)[7]運用了非合作完全信息動態(tài)博弈理論,本文將研究電價與供需兩側(cè)平衡優(yōu)化的關(guān)系,通過改變電價函數(shù),控制需求方的需求時段的需求量,從而達(dá)到供電方與需求方的平衡。

        實際電力系統(tǒng)中,用戶需求各異,其中有某時期內(nèi)各時段需求電量為恒定值,有某時期內(nèi)總電量需求一定,供電方可在不同時刻提供不同電量,而總供電滿足需求。針對用戶這兩種電力需求方式,設(shè)計供需平衡模型,并基于改進(jìn)雞群算法實現(xiàn)最優(yōu)電源發(fā)電組合調(diào)度與最優(yōu)電價策略。

        1 改進(jìn)型雞群優(yōu)化算法

        雞群優(yōu)化算法(Chicken Swarm Optimization Algorithm, CSO)由Meng等[15-16]于2014年提出。改進(jìn)型雞群優(yōu)化算法(Improved Chicken Swarm Optimization Algo-rithm, ICSO)在母雞更新位置中每一代共享上一代最好歷史信息,使母雞具有更快更強的搜尋能力,另外在小雞更新位置中加入向小雞自身所在群中的公雞學(xué)習(xí)部分,增強小雞搜尋能力。

        改進(jìn)型母雞位置更新公式為

        xij(t+1)=xij(t)+C1·rand()·[xr1j(t)-

        xij(t)]+C2·rand()·{α[xr2j(t)-

        xij(t)]+(1-α)Q-xij(t)}

        (1)

        式中:rand()為[0,1]之間均勻分布的隨機數(shù)函數(shù);r1為第i只母雞自身所在群中的公雞;r2為整個雞群中公雞和母雞中隨機選取的任意個體,且r1≠r2;α為比例調(diào)節(jié)系數(shù),α∈(0,1)。

        改進(jìn)型小雞位置更新公式為

        xij(t+1)=xij(t)+F·[xmj(t)-xij(t)]+

        E[xrj(t)-xij(t)]

        (2)

        式中:m為第i只小雞對應(yīng)的母雞;r為母雞自身所在群中的公雞;F為跟隨系數(shù),表示小雞跟隨母雞尋找食物,F(xiàn)∈[0,2];E為學(xué)習(xí)因子,表示小雞自身所在群中公雞學(xué)習(xí)的程度,E∈(0.4,1)。

        2 各時段需求電力恒定的供電平衡優(yōu)化

        2.1 各時段需求電力恒定的供電平衡模型

        2.1.1 供電方發(fā)電成本 風(fēng)機發(fā)電損耗主要為風(fēng)力發(fā)電機發(fā)電時開機費用,當(dāng)風(fēng)力大小合適時才能開啟發(fā)電,每次啟動會產(chǎn)生損耗;光伏電池每次發(fā)電也會產(chǎn)生損耗,損耗大小與自身發(fā)電額定功率有關(guān),額定功率越大產(chǎn)生損耗越大,額定功率越小產(chǎn)生損耗也較小,啟動損耗等于啟動損耗系數(shù)乘以自身對應(yīng)的功率;燃料電池發(fā)電需要消耗原料成本,本文設(shè)定不計算燃料電池的啟動損耗。

        假設(shè)如下:設(shè)有風(fēng)機m臺,包含a種類型,光伏電池n組,包含b種類型,燃料電池p組,包含c種類型。第i臺風(fēng)機單位發(fā)電成本為Cfi,第j臺光伏電池單位發(fā)電成本為Cgj,第k組燃料電池發(fā)電單位成本為Crk。發(fā)電總成本C為

        (3)

        式中:Pfi為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元的平均功率,kW;Pgj為第j組光伏電池發(fā)電單元的平均功率,kW;Prk為第k組燃料電池發(fā)電單元的平均功率,kW;Δt為時間步長,h;Cfoi為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元的啟動損耗,元;Cgoj為第j組風(fēng)機發(fā)電單元的啟動損耗,元;C為發(fā)電總成本,元。

        2.1.2 目標(biāo)函數(shù) 供電方利潤為

        R=PQd-C

        (4)

        式中:Qd為用戶用電量,kWh;P為單位電價,元/kWh;R為供電方利潤,元。

        供電方在滿足用戶電量需求約束與電價一定條件下,根據(jù)天氣情況,調(diào)度機組以最優(yōu)組合類型與數(shù)量啟動發(fā)電,實現(xiàn)供電方利潤最大化,目標(biāo)函數(shù)為

        (5)

        2.1.3 約束條件

        (1) 電價約束條件:為了保證不虧損,售出的電價不能低于最低發(fā)電成本,但最高也不能超過3倍發(fā)電成本。

        Cgj

        (6)

        (2) 風(fēng)機發(fā)電單元輸出功率約束條件:風(fēng)機在發(fā)電運行時,其輸出功率除了受自然天氣影響外,還與自身機組參數(shù)相關(guān),因此每臺機組輸出功率滿足約束范圍

        PWTi,min≤PWTi≤PWTi,max

        (7)

        式中:PWTi,min為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元的最小輸出功率,kW;PWTi為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元的實際輸出功率,kW;PWTi,max為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元的最大輸出功率,kW。

        (3) 光伏電池單元輸出功率約束條件:光伏電池發(fā)電輸出功率最低為0,最大為對應(yīng)發(fā)電條件下的最大允許輸出功率

        PPVj,min≤PPVj≤PPVj,max

        (8)

        式中:PPVj,min為第j組光伏發(fā)電單元的最小輸出功率,kW;PPVj為第j組光伏發(fā)電單元的實際輸出功率,PPVj,min,kW;PPVj,max為第j組光伏發(fā)電單元的最大輸出功率,kW。

        (4) 燃料電池發(fā)電單元輸出功率約束條件:燃料電池發(fā)電輸出功率最低為0,最大為對應(yīng)發(fā)電條件下的最大允許輸出功率,即

        PCFk,min≤PCFk≤PCFk,max

        (9)

        式中:PCFk,min為第k組燃料電池發(fā)電單元的最小輸出功率,kW;PCFk為第k組燃料電池發(fā)電單元的實際輸出功率,kW;PCFk,max為第k組燃料電池發(fā)電單元的最大輸出功率,kW。

        (5) 用電量約束條件:用戶實際用電量不能超過微電網(wǎng)所有發(fā)電單元的發(fā)電上限,即

        (10)

        式中:Qfz為所有風(fēng)機發(fā)電總和,kWh;Qgz為所有光伏電池發(fā)電總和,kWh;Qrz為所有燃料電池發(fā)電總和,kWh;Qd為用戶實際用電量;T為時間,h。

        2.2 基于ICSO的各時段電力需求恒定平衡優(yōu)化

        以供電方利潤最大為目標(biāo)函數(shù),以電價、各個發(fā)電單元輸出功率為約束條件,實現(xiàn)設(shè)備類型組合最優(yōu)發(fā)電,滿足各時段定量需求,實例如下:

        (1) 設(shè)備選取。本文采用孤島微網(wǎng)運行方式,微電網(wǎng)規(guī)模為:m臺風(fēng)機,n組光伏陣列,p組燃料電池,且m=n=p=9,風(fēng)機參數(shù)如表1所示。9組光伏陣列,其中3組各50 kW,3組各100 kW,3組各150 kW,總功率為900 kW。9組燃料電池,其中分別為a組50 kW,b組100 kW,c組150 kW,且a=b=c=3,總功率為900 kW。

        表1 風(fēng)機參數(shù)

        (2) 天氣預(yù)測。本文假設(shè)預(yù)測天氣數(shù)據(jù)如下:溫度為8.3 ℃,光照強度為0.546 W·m3,風(fēng)速為8.68 m/s。

        (3) 設(shè)備單位發(fā)電成本系數(shù)。 將風(fēng)機與光伏電池的維護成本平均到每度電所產(chǎn)生的成本上,燃料電池發(fā)電不僅有單位發(fā)電成本,還需要原料成本。表2所示為各類型設(shè)備的單位生產(chǎn)成本。

        (4) 仿真流程。ICSO 算法的具體實施步驟如下:① 參數(shù)和種群進(jìn)行初始化;② 計算目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值;③ 判斷是否滿足結(jié)束的條件,若滿足則結(jié)束,否則進(jìn)行下一步;④ 分別利用原公雞公式、改進(jìn)后母雞和小雞的公式進(jìn)行位置更新;⑤ 計算每只公雞、母雞、小雞對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值;⑥ iter=iter+1,若iter>MaxIt,轉(zhuǎn)⑧,若iter≤MaxIt,轉(zhuǎn)⑦;⑦ 轉(zhuǎn)③;⑧ 輸出結(jié)果。

        表2 各類型設(shè)備的單位發(fā)電成本

        (5) 仿真結(jié)果分析。本文使用遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)、CSO、ICSO優(yōu)化各時段需求電力定量模型。模型參數(shù)設(shè)置為:時段設(shè)為1 h,即Δt=1 h,周期T=1 d。該時段電價為0.72元/kWh。迭代代數(shù)為2 000。假設(shè)需求電量定值為500 kWh,表3所示為需求電量為500 kWh時3種算法,供電方發(fā)電策略比較。

        表3 需求電量為500 kWh時3種算法供電方發(fā)電策略比較

        燃料電池沒有參與發(fā)電,因為在預(yù)測的天氣情況下風(fēng)力發(fā)電機與光伏電池所發(fā)電量能夠滿足需求方的定量需求。通過ICSO采取的發(fā)電策略顯然更合理。圖1為3種算法供電方利潤收斂圖,由圖很明顯可以看出,ICSO算法在200代以內(nèi)就出現(xiàn)了最優(yōu)值,具有更快的收斂性,且最優(yōu)值更好。

        圖1 3種算法供電方利潤收斂圖

        3 某時期總需求電力恒定的供電平衡優(yōu)化

        3.1 動態(tài)電價策略

        用戶某時期用電量一定且已知,供電方只需滿足總供電量即可。該模式用戶在不同時段需求電量為區(qū)間值,供電方供電量需滿足區(qū)間范圍。風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電具有不確定性因素,但其發(fā)電成本較低,供電方希望用戶較多地使用風(fēng)力和光伏所發(fā)的電,充分利用可再生能源,節(jié)約成本提高利潤。故設(shè)定用電規(guī)則為風(fēng)光發(fā)電充足時鼓勵多用電,不足時減少用電,總用電量不變,從而降低供電生產(chǎn)成本,減緩可再生能源發(fā)電的不確定性造成的供電緊張。設(shè)計動態(tài)定價策略為可再生能源發(fā)電充足時,用戶用電越多電價越低,當(dāng)可再生能源發(fā)電不足時,用戶用電越多電價越高。

        根據(jù)天氣分4種情況:① 風(fēng)力發(fā)電充足時段,② 光伏發(fā)電充足時段,③ 風(fēng)光同時發(fā)電充足時段,④ 風(fēng)光發(fā)電匱乏時段。不妨假設(shè)將整個需求時期分為4個時段:第1時段為t0~t1,需求電量在區(qū)間[Qa1,Qb1];第2時段為t1~t2,需求電量在區(qū)間[Qa2,Qb2];第3時段為t2~t3,需求電量在區(qū)間[Qa3,Qb3];第4時段為t3~t4,需求電量在區(qū)間[Qa4,Qb4]。需求電量總和不變,若某時段用電增多,則其他時段用電量必減少。

        風(fēng)力發(fā)電充足時段電價為

        P1=P0-k1Qfy

        (11)

        式中:P0為基準(zhǔn)電價,元;P1為風(fēng)力發(fā)電充足時段電價,元;k1為風(fēng)力發(fā)電充足時段電價系數(shù),元/kWh;Qfy為風(fēng)力發(fā)電充足時段用電量,kWh。

        光伏發(fā)電充足時段電價為

        P2=P0-k2Qgy

        (12)

        式中:P2為光伏發(fā)電充足時段電價,元;k2為光伏發(fā)電充足時段電價系數(shù),元/kWh;Qgy為光伏發(fā)電充足時段用電量,kWh。

        風(fēng)光同時發(fā)電充足時段電價為

        P3=P0-k3Qfgy

        (13)

        式中:P3為風(fēng)光同時發(fā)電充足時段電價,元;k3為風(fēng)光同時發(fā)電充足時段電價系數(shù),元/kWh;Qfgy為風(fēng)光同時發(fā)電充足時段用電量,kWh。

        風(fēng)光發(fā)電匱乏時段電價為

        P4=P0+k4Qkf

        (14)

        式中:P4為風(fēng)光發(fā)電匱乏時段電價,元;k4為風(fēng)光發(fā)電匱乏時段電價系數(shù),元/kWh;Qkf為風(fēng)光發(fā)電匱乏時段用電量,kWh。

        3.2 基于動態(tài)電價總需求電力恒定的供電平衡模型

        3.2.1 供電方成本 供電方成本為每種情況所對應(yīng)的成本之和。因發(fā)電源不是主要研究對象,故將各發(fā)電成本做簡單處理。不妨設(shè)有風(fēng)機m臺,包含a種類型,光伏電池n組,包含b種類型,燃料電池p組,包含c種類型。第i臺風(fēng)機單位發(fā)電成本為Cfi,第j臺光伏電池單位發(fā)電成本為Cgj,第k組燃料電池發(fā)電單位成本為Crk。

        風(fēng)力發(fā)電充足時段發(fā)電成本為

        (15)

        式中:Pfit為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元在第t時段的平均功率,kW;Δt為時間步長,h;T為運行周期;Cfoi為第i臺風(fēng)機發(fā)電單元啟動損耗,元/kW。

        光伏發(fā)電充足時段發(fā)電成本為

        (16)

        式中:Pgjt為第j組光伏電池發(fā)電單元在第t時間階段的平均功率,kW;Δt為其時間步長,h;T為運行周期;Cgoj為第j組光伏電池發(fā)電單元的啟動損耗,元/kW。

        風(fēng)光同時發(fā)電充足時段發(fā)電成本為

        (17)

        風(fēng)光發(fā)電匱乏時段發(fā)電成本為

        (18)

        式中:Prkt為第k組燃料電池發(fā)電單元在第t時間階段的平均功率,kW。

        3.2.2 目標(biāo)函數(shù)

        第1時段風(fēng)力發(fā)電充足時供電收益

        (19)

        第2時段光伏發(fā)電充足時供電收益

        (20)

        第3時段風(fēng)光充足時供電收益

        (21)

        第4時段風(fēng)光發(fā)電匱乏時供電收益

        (22)

        在供電滿足用戶需求后,目標(biāo)函數(shù)為供電方利潤最大化

        Rmax=R1+R2+R3+R4

        (23)

        3.2.3 約束條件

        (1) 電價約束條件。電價有最低和最高限制。為了保證供電方的利潤,電價不能低于最低成本,為了電價的合理性,電價不能高于3倍基準(zhǔn)電價P0。則有

        Cgi

        P3

        (24)

        (2) 電量約束條件。每時間段發(fā)電量必須在其用電量區(qū)間之內(nèi),且4個時間段的用電總和為一個定值。假設(shè)第1、2、3、4時段用電量分別為Q1、Q2、Q3、Q4,則有

        Qa1

        (25)

        Qa2

        (26)

        Qa3

        (27)

        Qa4

        (28)

        4個時段用電總量為

        Q=Q1+Q2+Q3+Q4

        (29)

        風(fēng)機發(fā)電單元輸出功率約束條件,光伏電池單元輸出功率約束條件和燃料電池發(fā)電單元輸出功率約束條件,與本文2.1.2相同。

        3.3 ICSO的動態(tài)電價電力需求恒定平衡優(yōu)化

        下面以用電量、各發(fā)電單元輸出功率等為約束條件進(jìn)行仿真分析。

        (1) 設(shè)備選取。選取微電網(wǎng)發(fā)電單元規(guī)模為:m臺風(fēng)機,n組光伏陣列,p組燃料電池,且m=n=p=15。風(fēng)機參數(shù)規(guī)格見表1。15組光伏陣列,其中5組各50 kW,5組各100 kW,5組各150 kW,總功率為1 500 kW。15組燃料電池,其中a組50 kW,b組為100 kW,c組為150 kW,且a=b=c=3,總功率為1 500 kW。

        (2) 天氣預(yù)測。表4所示為未來4個時段天氣預(yù)測數(shù)據(jù),包括溫度、光照強度和風(fēng)速平均值。

        表4 4個時段天氣預(yù)測數(shù)據(jù)

        (3) 設(shè)備單位發(fā)電成本系數(shù)。各類型設(shè)備的單位發(fā)電成本見表2。

        (4) 仿真流程。與本文2.2(4)仿真流程相同。

        (5) 仿真結(jié)果。不妨假設(shè)用戶需求總電量為5 GWh,每個時段為3 h,4個時段用電量分別為0.7~1.2 GWh,1.1~1.6 GWh,1.2~1.6 GWh,1.0~2.0 GWh,設(shè)P0基準(zhǔn)電價為0.7元/kWh。

        從表5~表8并結(jié)合仿真收斂結(jié)果圖2~圖5可以看出,ICSO在4個時段中迭代至400代左右效果就已經(jīng)最優(yōu),而其他兩種算法則需要更多迭代。例如,第3時段仿真圖中,ICSO在450代左右就接近最優(yōu)值,而CSO則在1 400代后才接近最優(yōu)值,GA更是在1 200代左右才接近最優(yōu)值,且最優(yōu)值較差。不管是收斂速度還是最優(yōu)結(jié)果來看,ICSO顯然優(yōu)于其他兩種結(jié)果。數(shù)據(jù)表明:第1時段用電量為998 kWh,第2時段用電量為1.451 GWh,第3時段用電量為1.481 GWh,第4時段用電量

        表5 第1時段供電方發(fā)電策略

        表6 第2時段供電方發(fā)電策略

        為1.072 GWh,4個時段總用電量為定值5 GWh,結(jié)果都在設(shè)定范圍內(nèi)。前3個時段用電量都偏向相應(yīng)時段范圍右端,原因為前3個時段內(nèi)都為風(fēng)光發(fā)電,燃料電池并未啟動發(fā)電,故發(fā)電成本較低,供電方為了鼓勵需求方在風(fēng)光發(fā)電時多用電,而在風(fēng)光發(fā)電匱乏時少用電,分別采用了鼓勵用電降低電價和提高電價的策略?,F(xiàn)任意假設(shè)4個時段用電量為:800 kWh,1.2 GWh,1.2 GWh,1.8 GWh(也可假設(shè)其他值,在規(guī)定用電范圍內(nèi)即可),并與仿真得到的結(jié)果進(jìn)行分析比較如表9所示。

        表7 第3時段供電方發(fā)電策略

        表8 第4時段供電方發(fā)電策略

        圖2 第1時段供電方利潤圖

        圖3 第2時段供電方利潤圖

        圖4 第3時段供電方利潤圖

        圖5 第4時段供電方利潤圖

        內(nèi)容第1時段第2時段第3時段第4時段合計用電量1/kWh9981451148110705000用電量2/kWh8001200120018005000電價策略1/[元·(kWh)-1]0.550.410.450.87—電價策略2/[元·(kWh)-1]0.580.460.500.90—支付費用方案1/元548.90594.90666.50930.902 741.20支付費用方案2/元464.00552.00600.001782.003398.00發(fā)電利潤1/元456.70478.40507.50795.902238.50發(fā)電利潤2/元380.90439.90436.60899.902147.60

        表9中用電量1、電價策略1、支付費用方案1與發(fā)電利潤1相互對應(yīng),用電量2、電價策略2、支付費用方案2與發(fā)電利潤2相互對應(yīng)。ICSO仿真優(yōu)化的最優(yōu)用電量(用電量1),用戶支付費用為2 741.20元,最優(yōu)發(fā)電利潤(發(fā)電利潤1)為2 238.50元。若在各時段不采取最優(yōu)用電量,采用用電量2后,用戶需要支付更多的費用,即支付費用2為3 398.00元,而利潤也減少,即發(fā)電利潤2為2 147.6元??梢?,采用用電量2后,不僅需求方支付費用增多,供電方發(fā)電利潤也相對降低??偠灾?,采用ICSO仿真得出的結(jié)果要優(yōu)于一般結(jié)果。

        4 結(jié) 語

        本文研究了不同需求模式下的最優(yōu)供電策略。考慮天氣因素制定合理電價策略,利用ICSO優(yōu)化供電策略,實現(xiàn)最優(yōu)電源發(fā)電調(diào)度與最優(yōu)電價策略。3種算法中,ICSO得到的結(jié)果最優(yōu)。仿真實驗表明,電力供需兩側(cè)平衡模型具有實踐的合理性和算法的可靠性。未來可在實際工程應(yīng)用中,依據(jù)天氣情況,研究更大規(guī)模發(fā)電的供電策略,合理安排啟停發(fā)電單元的種類與數(shù)量,使自身成本最低,收益最高。

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