[发明专利]一种基于最优潮流的空调负荷优化调度方法

权利要求书

1.一种基于最优潮流的空调负荷优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：确定最优潮流简化为非线性优化模型：

obj.min_uf(x,u) (8-1)

s.t.h(x,u)＝0 (8-2)

g_{_}≤g(x,u)≤g^- (8-3)

其中min_uf(x,u)为优化的目标函数，h(x,u)＝0为等式约束，g(x,u)为不等式约束，路径跟踪内点法的基本思路是：首先将式(8-3)的不等约束变成等式约束：

g(x,u)+u＝g^- (8-4)

g(x,u)-l＝g_{_} (8-5)

其中松弛变量l＝[l₁,…,l_r]^T，u＝[u₁,…,u_r]^T，应满足u＞0，l＞0。

这样原问题就转化为问题A：

obj.min_uf(x,u) (8-6)

h(x)＝0

g(x)-l＝g

S2：把目标函数改造成障碍函数，该函数在可行域内应接近于原函数f(x)，而在边界时变得很大。一次可得带优化问题B：

其中扰动因子或者障碍因子u>0。当l或u接近边界时，以上函数将趋于无穷大，因此满足以上障碍目标函数的极小解不可能在边界上找到；这样就通过目标函数的变化把含不等式限制的优化问题A变成只含等式限制优化的问题B了，因此可以直接用拉格朗日乘子法来求解；

S3：优化问题B的拉格朗日目标函数为：

式中：y,z和w均为拉格朗日乘子；

最后简化的求解问题就是求取上述表达式的极小解。

2.根据权利要求1所述的基于最优潮流的空调负荷优化调度方法，其特征在于，潮流计算的方法为：

A1：初始化；

A2：计算互补间隙Gap；

A3：判定Gap<0，则判定输出最优解，若Gap>0,则计算扰乱因子μ；

A4：求解修正方程，求出Δz，Δl，Δw，Δu，Δx，Δy；

A5：计算计算a_p和a_d；

A6：更新原始变量及拉格朗日乘子，得出结论。

3.根据权利要求1所述的基于最优潮流的空调负荷优化调度方法，其特征在于，所述初始化包括以下步骤：

a1：设置松弛变量l和u，保证[l,u]^T＞0；

a2：设置拉格朗日乘子y,z和w，满足[w＜0,z＞0,y≠0]^T；

a3：设置优化问题的初值；

a4：取中心参数σ∈(0,1)，给定计算精度，迭代次数初值K＝0。

4.根据权利要求1所述的基于最优潮流的空调负荷优化调度方法，其特征在于，所述计算拉格朗日极小值的步骤：

拉格朗日函数对所有变量及乘子的偏导数为0,即：

通过上述表达式可以解出：

定义：Gap＝l^Tz-u^Tw，称为互补间隙。可得：

如果x^*是优化问题A的最优解，当u固定时，x(u)是优化问题B的解，那么当Gap→0，u→0时，产生的序列{x(u)}收敛至x^*；

建议采用：式中σ∈(0,1)称为中心参数，一般取0.1，在大多数场合可获得较好的收敛效果；

通过偏导数为0的表达式可以可得内点法的修正方程为：

求解方程可得到第k次迭代的修正量，于是最优解的一个新的近似解为：

式中，a_p和a_d为步长：

。