一种基于改进动态规划算法的火电机组负荷优化分配方法

技术领域：

本发明涉及一种基于改进动态规划算法的火电机组负荷优化分配方法，属于发电技术领域。

技术背景

随着“厂网分离，竞价上网”的逐步实施，电力负荷调度的方式由“调度到机”向“调度到厂”进行转变。在“调度到厂”的模式下，电厂对于机组负荷的控制有了更高的自由度，同时也面临着如何采取有效措施提高其经济效益的需求。通过机组的负荷优化分配，在一定总负荷下合理分配各机组负荷以降低煤耗量，可以有效提高电厂的安全生产管理水平和经济效益。

目前，关于火电厂负荷优化分配的优化算法主要有基于传统优化算法的效率优先法、等微增法等：基于数学规划的优化算法的动态规划法、拉格朗日松弛法等；以及基于现代智能优化算法的遗传算法、粒子群算法等。其中，动态规划算法在实际应用中常常会遇到“维数灾”的问题，在进行求解时，随着计算精度的提高，计算所需时间成指数倍增长，计算效率明显降低。因此，通过对算法进行改进，减少优化计算计算量，可以有效提高优化计算效率。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于改进动态规划算法的火电机组负荷优化分配方法。

本发明通过如下技术方案来实现：

根据电厂中每台机组的标准煤耗量与机组运行负荷之间关系的数学模型，建立考虑多台机组时经济目标函数：

式中：a

涉及的机组运行约束相关公式如下：

功率平衡约束：各机组负荷之和等于全厂总负荷。

式中：P

机组负荷上下限约束：各机组负荷大小应处于其负荷上下限区间内。

P

式中：P

机组负荷升降速率约束：各机组变负荷速率大小应处于其升降负荷速率上下限区间内。

式中：v

动态规划方法实现如下：

设有N台单元机组，其机组负荷用x

根据以上假设，有以下关系式：

x

f

x

用F表示总标准煤耗量，则有：

动态规划法的推导过程主要是利用重要的求和原理，即：

令：

式中：

y

则有：

y

则最小目标函数为：

对于每一个总负荷y

利用求和原理，可以推出：

同理推出：

把N个多变量函数的最优化问题转化为N步递推函数的优化问题，在每一步中，仅对一个变量x

改进动态规划方法具体实现算法如下：

采用离散造表法，计算分为两步：顺序造表、逆序分配。

令i＝1，则F

其中y

将y

式中，“上标—”和“下标—”分别表示该量的上、下限值

将上式写为离散形式(取Δ＝Δ')：

令j＝0,1,2,…，以算出所有点的F

令i＝2，递推公式的离散形式是：

式中，k＝0,1,2,…,m；l＝0,1,2,…,n

m,n分别取接近于

令i＝3,4,…,N，仿照第2步的计算方法，可以进行第3，4，……，N步的递推计算，填入顺序表中。

逆序分配：

在顺序造表的基础上，依据给定的全厂总负荷按反方向查询顺序表，得到各台机组分配的负荷。

与现有技术相比，本发明能够在已给电力总功率的情况下，科学合理分配每台发电机组的负荷，同时减少优化分配计算量，提高负荷优化分配计算效率。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为各总负荷下优化计算1号机负荷曲线

图3为各总负荷下优化计算2号机负荷曲线

图4为各总负荷下优化计算3号机负荷曲线

图5为各总负荷下优化计算4号机负荷曲线

图6为各总负荷下优化计算5号机负荷曲线

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施案例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

根据电厂中每台机组的标准煤耗量与机组运行负荷之间关系的数学模型，建立考虑多台机组时经济目标函数：

式中：a

下表所示为各机组的特性参数及负荷上下限

采用离散造表法，计算分为两步：顺序造表、逆序分配。

令i＝1，则F

其中y

将y

将上式写为离散形式(取Δ＝Δ'＝0.5)：F

令j＝0,1,2,…，以算出所有点的F

令i＝2，递推公式的离散形式是：

式中，k＝0,1,2,…,

对于任一给定的k，计算最优的递推函数值F

令i＝3,4,5，仿照第2步的计算方法，可以进行第3，4，……，N步的递推计算，填入顺序表中。

得到的负荷优化分配顺序表如下表所示：

逆序分配：

在顺序造表的基础上，依据给定的全厂总负荷按反方向查询顺序表，得到各台机组分配的负荷。

假定当前总负荷为1411MW，可根据以下步骤实现负荷优化分配。

第一级分配：由表2-2中的i＝5栏中，查y

第二级分配：由表2-2中的i＝4栏中，查y

第三级分配：由表2-2中的i＝3栏中，查y

第四级分配：由表2-2中的i＝2栏中，查y

第五级分配：由表2-2中的i＝1栏中，查y

本发明提出的改进动态规划算法即是在原算法上改进其顺序造表过程，在进行当前负荷下的优化计算时引入上一负荷下优化分配结果，将两次优化计算的负荷增量即步长依次分别加至上一总负荷下优化分配结果上，对比优化目标值得到当前总负荷下的优化结果。通过这种方式可以将优化路径数简化为两条，减少优化计算计算量，提高动态规划优化计算效率。将改进后的算法与原算法比较，比较结果如下表所示：

表3新方法与传统方法计算结果比较

表4新方法与传统方法计算速度比较