本發(fā)明新型電力系統(tǒng)規(guī)劃，特別涉及基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、近些年來風(fēng)電、光伏等可再生能源得到了大規(guī)模發(fā)展，但是風(fēng)光電源出力的波動(dòng)性和隨機(jī)性導(dǎo)致新型電力系統(tǒng)運(yùn)行方式復(fù)雜多變。傳統(tǒng)的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法基于典型方式評價(jià)發(fā)電成本、安全穩(wěn)定水平等運(yùn)行指標(biāo)，規(guī)劃與運(yùn)行銜接不足問題日益凸顯。因此，在電源優(yōu)化布局、電網(wǎng)升級、儲(chǔ)能配置等系統(tǒng)規(guī)劃時(shí)，基于多種運(yùn)行方式全面評價(jià)規(guī)劃方案運(yùn)行性能，確保規(guī)劃方案滿足復(fù)雜多變運(yùn)行方式的要求成為新型電力系統(tǒng)規(guī)劃的發(fā)展方向。

2、時(shí)序運(yùn)行模擬能夠精細(xì)化建模電力系統(tǒng)運(yùn)行過程，實(shí)現(xiàn)對機(jī)組運(yùn)行、電網(wǎng)潮流及棄電等運(yùn)行指標(biāo)準(zhǔn)確量化，將其嵌入新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型可在規(guī)劃階段詳細(xì)考慮運(yùn)行場景進(jìn)而提高規(guī)劃結(jié)果適用性。然而，規(guī)劃模型和運(yùn)行模型融合將使決策變量與約束條件顯著增加，且規(guī)劃決策變量與運(yùn)行決策變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系還會(huì)引入非線性因素，導(dǎo)致規(guī)劃模型復(fù)雜性顯著提升。特別是，新型電力系統(tǒng)源-網(wǎng)-儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃時(shí)，電源、儲(chǔ)能的選址定容與電網(wǎng)升級聯(lián)合優(yōu)化可能使待優(yōu)化變量高達(dá)數(shù)千維，成為大規(guī)模非線性優(yōu)化問題。電力系統(tǒng)規(guī)劃模型求解方法包括基于最優(yōu)化理論的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法與進(jìn)化類算法。數(shù)學(xué)優(yōu)化方法通常需要將實(shí)際問題簡化并轉(zhuǎn)化為可求解的線性形式，這種簡化可能會(huì)導(dǎo)致求解結(jié)果與實(shí)際最優(yōu)值存在偏差；而受自然界進(jìn)化法則和群體智能現(xiàn)象啟發(fā)的進(jìn)化類算法，適用于解決非線性、非凸、離散或混合變量等復(fù)雜問題，不受模型可微性的限制，但直接用于源-網(wǎng)-儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃問題時(shí)，因變量維度增加而求解用時(shí)變長。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，通過規(guī)劃模型內(nèi)嵌運(yùn)行模擬、規(guī)則引導(dǎo)遺傳算法兩方面改進(jìn)，可以確保規(guī)劃模型與系統(tǒng)運(yùn)行需求緊密結(jié)合而避免割裂，同時(shí)在模型求解中結(jié)合遺傳算法大范圍尋優(yōu)能力與知識規(guī)則引導(dǎo)的快速搜索能力，實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)全面性與快速性兼顧而支持大規(guī)模新型電力系統(tǒng)規(guī)劃。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，包括以下步驟：

4、建立新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型；具體為：首先確定新型電力系統(tǒng)規(guī)劃邊界參數(shù)，然后以新建設(shè)備投資與系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用綜合最優(yōu)為目標(biāo)構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)，最后構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型規(guī)劃類約束條件和運(yùn)行類約束條件；

5、利用規(guī)劃層與運(yùn)行層相對獨(dú)立特點(diǎn)將新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為規(guī)劃運(yùn)行雙層子模型用于降低單個(gè)新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型復(fù)雜度；

6、利用融入知識規(guī)則引導(dǎo)的遺傳算法求解所述規(guī)劃運(yùn)行雙層子模型輸出新型電力系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃方案；具體為：設(shè)置遺傳算法的求解參數(shù)和規(guī)劃對象的物理參數(shù)；依次收縮電源設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備和輸電線路的搜索空間；以電源設(shè)備優(yōu)化變量為主變量，儲(chǔ)能設(shè)備和輸電線路為依賴變量，根據(jù)決策變量間依賴關(guān)系依次生產(chǎn)各優(yōu)化變量初始值；將各類變量組合形成初始種群，并校驗(yàn)種群滿足安裝總目標(biāo)；基于時(shí)序運(yùn)行模擬評價(jià)種群內(nèi)各規(guī)劃方案運(yùn)行性能指標(biāo)，綜合運(yùn)行指標(biāo)與投資指標(biāo)計(jì)算規(guī)劃方案適應(yīng)度；在知識規(guī)則引導(dǎo)下規(guī)劃方案交叉與變異推動(dòng)規(guī)劃方案種群進(jìn)化，根據(jù)收斂條件檢驗(yàn)收斂性校驗(yàn)進(jìn)而結(jié)束進(jìn)化或進(jìn)入下一代進(jìn)化過程，從當(dāng)前代方案集中選擇適應(yīng)度最優(yōu)個(gè)體作為尋優(yōu)結(jié)果，輸出新型電力系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃方案。

7、
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
中提供的效果僅僅是實(shí)施例的效果，而不是發(fā)明所有的全部效果，上述技術(shù)方案中的一個(gè)技術(shù)方案具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：

8、本發(fā)明提出了基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，包括以下步驟：建立新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型；具體為：首先確定新型電力系統(tǒng)規(guī)劃邊界參數(shù)，然后以新建設(shè)備投資與系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用綜合最優(yōu)為目標(biāo)構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)，最后構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型規(guī)劃類約束條件和運(yùn)行類約束條件；利用規(guī)劃層與運(yùn)行層相對獨(dú)立特點(diǎn)將新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為規(guī)劃運(yùn)行雙層子模型用于降低單個(gè)新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型復(fù)雜度；利用融入知識規(guī)則引導(dǎo)的遺傳算法求解所述規(guī)劃運(yùn)行雙層子模型輸出新型電力系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃方案；具體為：設(shè)置遺傳算法的求解參數(shù)和規(guī)劃對象的物理參數(shù)；依次收縮電源設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備和輸電線路的搜索空間；以電源設(shè)備優(yōu)化變量為主變量，儲(chǔ)能設(shè)備和輸電線路為依賴變量，根據(jù)決策變量間依賴關(guān)系依次生產(chǎn)各優(yōu)化變量初始值；將各類變量組合形成初始種群，并校驗(yàn)種群滿足安裝總目標(biāo)；基于時(shí)序運(yùn)行模擬評價(jià)種群內(nèi)各規(guī)劃方案運(yùn)行性能指標(biāo)，綜合運(yùn)行指標(biāo)與投資指標(biāo)計(jì)算規(guī)劃方案適應(yīng)度；在知識規(guī)則引導(dǎo)下規(guī)劃方案交叉與變異推動(dòng)規(guī)劃方案種群進(jìn)化，根據(jù)收斂條件檢驗(yàn)收斂性校驗(yàn)進(jìn)而結(jié)束進(jìn)化或進(jìn)入下一代進(jìn)化過程，從當(dāng)前代方案集中選擇適應(yīng)度最優(yōu)個(gè)體作為尋優(yōu)結(jié)果，輸出新型電力系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃方案。本發(fā)明首先構(gòu)建內(nèi)嵌精細(xì)化運(yùn)行過程的源-網(wǎng)-儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)光新能源波動(dòng)性及間歇性特征的適應(yīng)，然后以帶精英保留的遺傳算法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)改進(jìn)進(jìn)化類算法的求解流程，在初始化及交叉變異生成子代方案過程中融入結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)的知識規(guī)則，從決策變量縮減、可行集收縮、進(jìn)化規(guī)則改進(jìn)三方面進(jìn)行進(jìn)化過程尋優(yōu)方向引導(dǎo)。本發(fā)明提出了基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，通過規(guī)劃模型內(nèi)嵌運(yùn)行模擬、規(guī)則引導(dǎo)遺傳算法兩方面改進(jìn)，可以確保規(guī)劃模型與系統(tǒng)運(yùn)行需求緊密結(jié)合而避免割裂，同時(shí)在模型求解中結(jié)合遺傳算法大范圍尋優(yōu)能力與知識規(guī)則引導(dǎo)的快速搜索能力，實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)全面性與快速性兼顧而支持大規(guī)模新型電力系統(tǒng)規(guī)劃。

技術(shù)特征：

1.基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，利用規(guī)劃層與運(yùn)行層相對獨(dú)立特點(diǎn)將新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為規(guī)劃和運(yùn)行雙層子模型用于降低單個(gè)新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型復(fù)雜度的過程包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，所述確定新型電力系統(tǒng)規(guī)劃邊界參數(shù)的過程包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，以新建設(shè)備投資與系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用綜合最優(yōu)為目標(biāo)構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)的過程包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型規(guī)劃類約束條件過程包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型運(yùn)行類約束條件的過程包括：計(jì)算總發(fā)電功率和總負(fù)荷功率之和形成總發(fā)電與總負(fù)荷相等的源荷功率平衡約束；

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，所述規(guī)劃層非線性連續(xù)優(yōu)化子問題描述為：

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，收縮電源設(shè)備的搜索空間過程包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，所述在知識規(guī)則引導(dǎo)下規(guī)劃方案交叉與變異推動(dòng)規(guī)劃方案種群進(jìn)化具體包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，其特征在于，所述在知識規(guī)則引導(dǎo)下父代種群交叉生成子代種群的過程包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了基于知識規(guī)則與進(jìn)化算法融合的新型電力系統(tǒng)規(guī)劃方法，包括：建立新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型；具體為：確定新型電力系統(tǒng)規(guī)劃邊界參數(shù)，構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)，以及構(gòu)建電力系統(tǒng)規(guī)劃模型規(guī)劃類約束條件和運(yùn)行類約束條件；利用規(guī)劃層與運(yùn)行層相對獨(dú)立特點(diǎn)將新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為規(guī)劃運(yùn)行雙層子模型用于降低單個(gè)新型電力系統(tǒng)規(guī)劃模型復(fù)雜度；利用融入知識規(guī)則引導(dǎo)的遺傳算法求解規(guī)劃運(yùn)行雙層子模型輸出新型電力系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃方案。本發(fā)明確保規(guī)劃模型與系統(tǒng)運(yùn)行需求緊密結(jié)合而避免割裂，同時(shí)在模型求解中結(jié)合遺傳算法大范圍尋優(yōu)能力與知識規(guī)則引導(dǎo)的快速搜索能力，實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)全面性與快速性兼顧而支持大規(guī)模新型電力系統(tǒng)規(guī)劃。

技術(shù)研發(fā)人員：施嘯寒,張覬凡,張恒旭,孔宇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9