楊世豪，孫小平，田 豐，吳昊天

(1.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，沈陽(yáng) 110136；2.上海ABB工程有限公司 整車工藝部，上海 201319)

近年來(lái)，我國(guó)一直提倡綠色發(fā)展理念，作為一種成本相對(duì)低廉、無(wú)污染的清潔能源，風(fēng)電一出現(xiàn)便得到國(guó)家的充分重視，現(xiàn)階段大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)已是大勢(shì)所趨[1-3]。風(fēng)電是一種自然能源，具有間歇性、隨機(jī)性等特點(diǎn)[4-5]，導(dǎo)致大量棄風(fēng)現(xiàn)象的發(fā)生，該現(xiàn)象在東北、西北、華北區(qū)域尤其嚴(yán)重[6-7]。棄風(fēng)現(xiàn)象一旦發(fā)生，則部分風(fēng)機(jī)要暫停工作，從而導(dǎo)致風(fēng)電資源浪費(fèi)，由此產(chǎn)生較大的經(jīng)濟(jì)損失,因此要求接入的電網(wǎng)有著靈活的調(diào)節(jié)能力。

為消納過(guò)剩的風(fēng)電，使電網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行，Karsten[8]闡述了丹麥地區(qū)熱泵對(duì)風(fēng)電集成能源系統(tǒng)投資和運(yùn)行的影響，加入熱泵需要對(duì)熱量的需求側(cè)及供應(yīng)側(cè)進(jìn)行智能檢測(cè)，而我國(guó)智能電網(wǎng)的發(fā)展剛剛起步，在短時(shí)間內(nèi)熱泵加入熱網(wǎng)的技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)[9]。李佳佳[10]在換熱站與用戶之間設(shè)置調(diào)峰電鍋爐，討論了電鍋爐容量對(duì)成本和棄風(fēng)量的影響。選擇消納棄風(fēng)的方案很重要，對(duì)優(yōu)化調(diào)度算法的選擇和應(yīng)用也很重要。Thang[11]采用布谷鳥(niǎo)算法解決大型火電機(jī)組經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題，Chen[12]采用拉格朗日松弛法求解機(jī)組組合優(yōu)化問(wèn)題。在優(yōu)化調(diào)度算法方面，傳統(tǒng)算法得到的解相對(duì)固定，但求解時(shí)間長(zhǎng)，易陷入局部最優(yōu)解；采用人工智能算法進(jìn)行求解會(huì)較快地得到近優(yōu)解，但結(jié)果的隨機(jī)性較大。

本文在二級(jí)熱網(wǎng)添加蓄熱電鍋爐方案的基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)的遺傳算法[13]對(duì)各機(jī)組的負(fù)荷分配做出優(yōu)化調(diào)度。通過(guò)算例計(jì)算，在對(duì)遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)、交叉和變異的方法做出改進(jìn)后，得到較為合理的負(fù)荷分配方案，達(dá)到降低電網(wǎng)的發(fā)電成本、更好發(fā)揮在二級(jí)電網(wǎng)添加電鍋爐消納風(fēng)電能力的目的。

1 電鍋爐參與調(diào)峰的原理

1.1 熱電聯(lián)產(chǎn)的電力系統(tǒng)

熱電聯(lián)產(chǎn)的電力系統(tǒng)主要分成電力負(fù)荷和熱力負(fù)荷兩部分[14]。電負(fù)荷部分主要由純凝機(jī)組、熱電機(jī)組和風(fēng)電機(jī)組供應(yīng)，其中風(fēng)電多用于調(diào)峰電鍋爐的供電；熱負(fù)荷部分主要由熱電機(jī)組和蓄熱電鍋爐供應(yīng)。在二級(jí)熱網(wǎng)增設(shè)調(diào)峰電鍋爐后，熱電聯(lián)產(chǎn)的電力系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 熱電聯(lián)產(chǎn)的電力系統(tǒng)

1.2 電鍋爐的出力控制

通過(guò)熱電聯(lián)產(chǎn)的電力系統(tǒng)圖可以看出，調(diào)峰電鍋爐只在二級(jí)網(wǎng)起到調(diào)節(jié)系統(tǒng)峰值的作用，電鍋爐的實(shí)際出力情況與基本熱負(fù)荷有關(guān)，具體輸出熱量為

(1)

ζ=Qb/Q′

(2)

k=1-ζ

(3)

式中：Qe為調(diào)峰電鍋爐的實(shí)際出力，Q、Q′為二級(jí)熱網(wǎng)的熱負(fù)荷和設(shè)計(jì)熱負(fù)荷；Qb為二級(jí)熱網(wǎng)的基本熱負(fù)荷，ζ、k為二級(jí)熱網(wǎng)基本負(fù)荷比和調(diào)峰比。

2 考慮風(fēng)電熱電聯(lián)產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 火電機(jī)組煤耗特性

(1)純凝機(jī)組的煤耗特性

純凝機(jī)組的發(fā)電成本與發(fā)電功率的大小有關(guān)，其計(jì)算公式如式(4)所示。

Fi=β1+β2Pi(t)+β3Pi(t)2

(4)

式中：β1、β2、β3代表純凝機(jī)組燃料費(fèi)用系數(shù)，Pi(t)代表機(jī)組t時(shí)刻的實(shí)際出力。

(2)熱電機(jī)組的煤耗特性

熱電機(jī)組主要考慮抽汽式機(jī)組，其煤耗量與抽汽量、發(fā)電量均有關(guān)，計(jì)算公式如式(5)所示。

Fj=α1+α2Pj(t)+α3Dj(t)+α4Pj(t)2+α5Pj(t)Dj(t)+α6Dj(t)2

(5)

式中：α1-α6代表抽汽式機(jī)組燃料費(fèi)用的擬合系數(shù)，Dj(t)、Pj(t)代表機(jī)組t時(shí)刻的抽汽量和發(fā)電功率。

2.2 目標(biāo)函數(shù)

假設(shè)電力系統(tǒng)中有S臺(tái)純凝機(jī)組、M座熱電廠，與LM個(gè)二級(jí)熱網(wǎng)相連且每座熱電廠有N臺(tái)熱電機(jī)組、F臺(tái)風(fēng)電機(jī)組。忽略風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電成本則系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)為

(6)

式中：Fit,s、Pis(t)是t時(shí)段第s臺(tái)純凝機(jī)組的煤耗量和發(fā)電功率，F(xiàn)jt,m,n、Pjm,n(t)、Djm,n(t)是t時(shí)段第m座熱電廠第n臺(tái)熱電機(jī)組的煤耗量、發(fā)電功率和抽汽量。

2.3 系統(tǒng)電出力約束條件

系統(tǒng)的電負(fù)荷由純凝機(jī)組、熱電機(jī)組和風(fēng)電機(jī)組供應(yīng)，即：

(7)

式中：Per,l(t)是t時(shí)段第r座熱電廠第l個(gè)二級(jí)熱網(wǎng)電鍋爐消耗的電功率，且

(8)

風(fēng)電部分的功率約束為

(9)

機(jī)組的出力上下限約束為

P(t)min≤P(t)≤P(t)max

(10)

機(jī)組的爬坡約束為

-ΔPdown≤P(t)-P(t-1)≤ΔPup

(11)

式中：ΔPdown和ΔPup分別是相鄰時(shí)間段機(jī)組可以降低和爬升的發(fā)電量。

2.4 系統(tǒng)熱出力約束條件

假設(shè)一二級(jí)熱網(wǎng)無(wú)熱量損失，則

任務(wù)型教學(xué)法是基于完成交際任務(wù)的一種語(yǔ)言教學(xué)方法，它通過(guò)師生共同完成語(yǔ)言教學(xué)任務(wù)，使外語(yǔ)學(xué)習(xí)者自然習(xí)得語(yǔ)言，促進(jìn)外語(yǔ)學(xué)習(xí)的進(jìn)步?；谶@些理念，在大學(xué)英語(yǔ)零班的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中，筆者對(duì)大學(xué)英語(yǔ)零班的教學(xué)活動(dòng)進(jìn)行了重新的設(shè)計(jì)，采用任務(wù)型教學(xué)方法，在教學(xué)中以布置任務(wù)為主，引導(dǎo)學(xué)生完成任務(wù)，主動(dòng)構(gòu)建語(yǔ)言知識(shí)，以期充分發(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性。英語(yǔ)零班中的任務(wù)形式設(shè)計(jì)主要有如下幾種：

(12)

系統(tǒng)的熱負(fù)荷由一級(jí)熱網(wǎng)熱電機(jī)組傳遞的熱量和電鍋爐供應(yīng)。

(13)

(14)

3 遺傳算法求解機(jī)組負(fù)荷分配

3.1 機(jī)組負(fù)荷分配求解步驟

電力系統(tǒng)各機(jī)組負(fù)荷分配的求解步驟如下：

Step1：確定各二級(jí)網(wǎng)的調(diào)峰比k。

Step2：通過(guò)式(1)-(3)確定二級(jí)熱網(wǎng)的基本熱負(fù)荷Qb和電鍋爐承擔(dān)的熱負(fù)荷Qe。

Step3：通過(guò)式(12)、(13)求得各熱電廠的等效熱負(fù)荷。

Step4：通過(guò)式(8)和Qe得到各時(shí)段電鍋爐消耗的電功率，然后加到原系統(tǒng)的電負(fù)荷上，即可得到系統(tǒng)的等效電負(fù)荷。

Step5：將熱電聯(lián)產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度模型中的系統(tǒng)等效電負(fù)荷由純凝、熱電、風(fēng)電等機(jī)組供應(yīng)；等效熱負(fù)荷由熱電機(jī)組供應(yīng)。

Step6：編寫算法求解負(fù)荷分配。

3.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)

用MATLAB編程求得系統(tǒng)等效熱負(fù)荷和等效電負(fù)荷，進(jìn)而通過(guò)遺傳算法來(lái)求解各機(jī)組的負(fù)荷分配。

Step1：初始化。首先給出最大迭代次數(shù)d和種群規(guī)模p。 隨機(jī)產(chǎn)生p組符合約束條件的解空間，包括熱電機(jī)組的抽汽量、發(fā)電量、純凝機(jī)組的發(fā)電量及風(fēng)電。計(jì)算相應(yīng)的適應(yīng)度大小，適應(yīng)度函數(shù)為

(15)

式中：σ為棄風(fēng)電量的懲罰因子。

Step2：選擇。選擇步驟采用輪盤賭的方法，按適應(yīng)度大小得到個(gè)體的選擇概率為

(16)

然后根據(jù)種群數(shù)目得到新的種群。

Step3：設(shè)置智能交叉算子，交叉率pc會(huì)隨迭代次數(shù)的增加而有所降低，從而提高算法前期的搜索速度及后期的收斂性。本文的交叉操作在單個(gè)個(gè)體間進(jìn)行，在每次循環(huán)中，會(huì)在機(jī)組的發(fā)電量、發(fā)熱量各進(jìn)行一次交叉操作，若交叉后的個(gè)體超出機(jī)組的出力限制，則保留交叉之前的負(fù)荷分配，交叉操作采取隨機(jī)交換個(gè)體中2臺(tái)機(jī)組24 h的機(jī)組出力。

Step4：采用智能變異算子。變異率pm會(huì)隨迭代次數(shù)的增加而有所增加，提高前期算法穩(wěn)定性及后期跳出局部最優(yōu)解的能力。變異操作同樣會(huì)在某個(gè)個(gè)體上進(jìn)行，變異操作會(huì)隨機(jī)選擇一列在約束條件內(nèi)重新賦值，且此操作會(huì)在電負(fù)荷和熱負(fù)荷分配中各進(jìn)行一次。

Step5：修正個(gè)體。在進(jìn)行負(fù)荷分配過(guò)程中，機(jī)組出力情況與實(shí)際需求有出入時(shí)，將差值以隨機(jī)分配的方式由各機(jī)組承擔(dān)，以滿足負(fù)荷約束。

Step6：檢測(cè)是否達(dá)到算法的終止條件。結(jié)合設(shè)置最大迭代步數(shù)150以及最優(yōu)解在0.05%誤差范圍內(nèi)收斂這兩種方案作為算法終止的條件，該方法既可以保證算法的運(yùn)行效率還可以保證算法不會(huì)陷入死循環(huán)。

4 算例分析

算例系統(tǒng)中熱負(fù)荷由熱電廠1、熱電廠2和電鍋爐供應(yīng)。熱電廠1有2臺(tái)抽汽式機(jī)組(1-2)，3臺(tái)電鍋爐用于二級(jí)熱網(wǎng)的調(diào)峰;熱電廠2有4臺(tái)抽汽式機(jī)組(3-6)，同樣有3臺(tái)用于二級(jí)熱網(wǎng)調(diào)峰的電鍋爐。電負(fù)荷由2座熱電廠的熱電機(jī)組(1-6)、1座火電廠的4臺(tái)純凝機(jī)組(7-10)和風(fēng)電機(jī)組供應(yīng)，其中風(fēng)電機(jī)組的裝機(jī)容量為220 MW。熱電機(jī)組、純凝機(jī)組的參數(shù)以及典型的各二級(jí)網(wǎng)熱負(fù)荷、總電負(fù)荷及風(fēng)電出力預(yù)測(cè)值等采用文獻(xiàn)[16]的數(shù)據(jù)。同時(shí)，各調(diào)峰電鍋爐的電熱轉(zhuǎn)換效率均取為0.95，熱電機(jī)組的抽汽焓降取為2 329.8 KJ/Kg，并采用相同的調(diào)峰系數(shù)。

4.1 等效電負(fù)荷與熱電機(jī)組等效熱負(fù)荷

取調(diào)峰比k=0.2，則在1個(gè)調(diào)度周期內(nèi)系統(tǒng)的等效電負(fù)荷如圖2所示，熱電廠1的等效熱負(fù)荷如圖3所示，熱電廠2的等效熱負(fù)荷如圖4所示。

圖2～4表明，通過(guò)熱負(fù)荷和電負(fù)荷的調(diào)整，夜間系統(tǒng)電負(fù)荷增加，相應(yīng)的熱電廠熱負(fù)荷減少，使得一天內(nèi)電、熱負(fù)荷變化趨勢(shì)較為平穩(wěn)。

圖2 等效電負(fù)荷

圖3 熱電廠1等效熱負(fù)荷

圖4 熱電廠2等效熱負(fù)荷

4.2 優(yōu)化調(diào)度的結(jié)果

采用遺傳算法對(duì)負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，得到遺傳算法適應(yīng)度曲線如圖5所示。傳統(tǒng)遺傳算法中取調(diào)峰比k=0.2，種群數(shù)目為20，迭代次數(shù)為150次，交叉率取0.75，變異率取0.5。在改進(jìn)的算法中，隨著種群的進(jìn)化，交叉率由初值0.75變到終值0.5，變異率從0.2變化到0.5，且加入適應(yīng)度在一定范圍內(nèi)連續(xù)20次無(wú)變化即可判定為收斂的算法終止條件，結(jié)合最大迭代步數(shù)，可以更好地提高算法的運(yùn)行效率。從圖5中可以看出改進(jìn)后收斂速度更快，且求得適應(yīng)度也要小一些。最終求得的煤耗量為13 392 t，較傳統(tǒng)算法的煤耗量13 671 t降低了2.04%。

圖5 遺傳算法適應(yīng)度曲線

調(diào)度周期內(nèi)，電鍋爐的調(diào)峰負(fù)荷如圖6所示，熱電機(jī)組的抽汽量如圖7所示，各機(jī)組的電負(fù)荷分配如圖8所示。

圖6 電鍋爐的調(diào)峰負(fù)荷

4.3 電鍋爐容量對(duì)煤耗、棄風(fēng)量的影響

將電鍋爐參與調(diào)峰的容量與額定容量的比稱為容量比m，系統(tǒng)的煤耗量c、棄風(fēng)量q與容量比的關(guān)系如表1所示，其對(duì)應(yīng)變化曲線如圖9所示。從圖中可以看出系統(tǒng)的煤耗量與棄風(fēng)量均會(huì)隨著容量比的增加而減少。

圖7 熱電機(jī)組的抽汽量

圖8 各機(jī)組的電負(fù)荷分配

表1 系統(tǒng)的煤耗量、棄風(fēng)量與容量比的關(guān)系

圖9 系統(tǒng)的煤耗量、棄風(fēng)量與容量比的關(guān)系

5 結(jié)論

在二級(jí)熱網(wǎng)裝調(diào)峰電鍋爐可以達(dá)到增加系統(tǒng)負(fù)荷谷值，從而達(dá)到消納棄風(fēng)的目的，且對(duì)于不同的負(fù)荷要求，電鍋爐也可以靈活地進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得此系統(tǒng)的煤耗量降低。

通過(guò)討論不同容量比下的煤耗量與棄風(fēng)量，可以看出系統(tǒng)的煤耗量會(huì)隨電鍋爐容量比的增加而降低，同時(shí)棄風(fēng)量會(huì)隨電鍋爐容量比的增加而減少。

本文利用改進(jìn)遺傳算法對(duì)系統(tǒng)的機(jī)組負(fù)荷分配進(jìn)行求解，使用智能交叉變異算子可提高算法對(duì)最優(yōu)解的搜索能力和收斂性。通過(guò)個(gè)體修正和算法迭代得到滿足約束的各機(jī)組出力情況，達(dá)到更好地發(fā)揮在二級(jí)熱網(wǎng)添加電鍋爐消納棄風(fēng)方案的目的，進(jìn)而提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。