[发明专利]塔式太阳能热电站镜场调度周期优化方法

权利要求书

1.一种塔式太阳能热电站镜场调度周期优化方法，其特征在于它的步骤如下：

(1)以增大吸热器吸收能量和减少定日镜转动操作成本为优化目标,以吸热器能量均匀为约束条件，构造优化问题；

(2)将步骤(1)中优化问题转换为内外两层优化问题；

(3)利用禁忌算法来求解外层优化问题，利用遗传算法来求解内层优化问题，得到优化时间段内的最优调度周期；

所述的步骤(1)为：

为了实现镜场的调度周期最优化，需要同时确定所有定日镜在各个时刻的聚焦点，在吸热器平面能流密度标准差小于一个定值的情况下，达到优化时间段内吸热器上接收到的能量最大化和由于定日镜为改变聚焦点而产生的电机消耗能量最小化的目的；对应的优化问题为：

其中，t_in是调度周期，为优化时间段内不随时间变化的整数优化变量；X＝{x_ijt|1≤i≤n_hel,1≤j≤n_aim,t_start≤t≤t_end,i,j∈Z,t∈R}，x_ijt的含义为描述t时刻第i个定日镜子区域是否聚焦到第j个聚焦点的0-1变量，t为优化时间段内的连续时间参数；t_start、t_end分别是优化时间段的开始时间和结束时间；Q是在t时刻吸热器吸收到的功率，Q_con是t时刻由于镜场调度消耗的定日镜转动功率；σ和σ₀分别为吸热器上能流密度标准差的实际值和最大容限值；w为一权重值，用于调节吸收能量与消耗能量的比重；Q_absij是t时刻当第i个定日镜子区域聚焦到第j个聚焦点时吸热器吸收到的功率；Q_coni是t时刻第i面定日镜转动消耗的功率；n_hel和n_aim分别是定日镜场子区域数和聚焦点个数；

所述的步骤(2)为：

采用矩形积分法将步骤(1)中问题从连续形式转化为离散形式：

其中，i_num＝[(t_start-t_end)/t_in]，为这段时间内的调度次数；t_movk为第k次调度过程定日镜电机转动时间；X＝{x_ijk|1≤i≤n_hel,1≤j≤n_aim,1≤k≤i_num,i,j,k∈Z}，此时，x_ijk由关于连续时间t转变为关于离散调度次序号k；Q_k和Q_conk分别为第k次调度吸收和消耗的功率；Q_conki表示在第k次调度过程中第i个定日镜子区域转动消耗的功率；

在直接求解优化问题(2)困难的情况下，考虑到不需要x_ijk的最优解，而只需要其较优解为优化目标函数提供一个较优取值，将式(2)转化为以下嵌套的优化形式间接求解：

其中，X^*为优化问题(4)中许多个单一时刻镜场调度优化问题最优解x_ijk^*的集合，在这样的嵌套形式下，每求解一个t_in取值对应的F函数值，都需要按时间顺序求解i_num＝[(t_start-t_end)/t_in]次(4)中的优化问题，上一个调度时刻优化出的x_ijk^*结果是下一时刻优化问题(4)中的参数，用于计算Q_coni值，i_num个x_ijk^*均求出后代入优化问题(3)中，计算该t_in的适应度函数值；

外层引入禁忌算法，内层引入自适应遗传算法来求解，以得到最优的镜场调度周期，具体实施步骤如下：

1)设定禁忌算法的参数，产生初始解，并将禁忌表置空；

2)判断是否满足终止准则：若是，则算法迭代结束，并输出最优解；否则继续；

3)根据当前解产生其邻域解，若解在目标函数值矩阵中未被搜索到，则运用自适应遗传算法多次求解优化问题(4)，并将内层优化问题最优解代入优化问题(3)中计算邻域解的目标函数值，计算结束后将相应解及其目标函数值保存在矩阵中，最后确定候选解；

4)判断候选解是否满足特赦准则：若满足，则将满足特赦准则的最佳解替代当前解和最早进入禁忌表的解，用该解的适应度函数值替换当前最优适应度函数值，然后转步骤6)；否则继续；

5)判断候选解的禁忌情况，选择候选解集中未被禁忌的最佳解为新的当前解，同时用该解替换最早进入禁忌表的解；

6)转步骤2)。