[发明专利]一种基于最优潮流的空调负荷优化调度方法

说明书

本发明提出了一种基于最优潮流的空调负荷优化调度方法，包括以下步骤：S1：确定最优潮流简化为非线性优化模型：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；S3：优化问题B的拉格朗日目标函数，使用内点法具有其优越的性能，特别是路径跟踪法，其算法收敛迅速，鲁棒性强，对初值的选择不敏感，其迭代次数与系统规模或控制变量的数目关系不大，将计算过程大大简化，因此采用该方法进行最优计算。

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于最优潮流的空调负荷优化调度 方法。

背景技术

电力系统最优潮流，简称OPF(Optimal Power Flow)。OPF问题是一个复 杂的非线性规划问题，要求满足待定的电力系统运行和安全约束条件下，通过调 整系统中可利用控制手段实现预定目标最优的系统稳定运行状态，电力系统最优 潮流算法大致可以分为两类：经典算法和智能算法。其中经典算法主要是指以简 化梯度法、牛顿法、内点法和解耦法为代表的基于线性规划和非线性规划以及解 耦原则的算法，是研究最多的最优潮流算法，这类算法的特点是以一阶或二阶梯 度作为寻找最优解的主要信息。智能算法主要是指遗传算法和模拟退火发等，这 类算法的特点是不以梯度作为寻优信息，属于非导数的优化方法。

因此经典算法的优点是能按目标函数的导数信息确定搜索方向，计算速度快， 算法比较成熟，结果可信度高。缺点是对目标函数及约束条件有一定的限制，可 能出现局部极小时难以收敛。而智能算法的优点是计算与导数无关，灵活性高， 随机性强，缺点是算法不稳定，结果不可信，并且控制参数需凭经验给出。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于最优潮流的空调负荷优化调度 方法，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) (1-1)

s.t.h(x,u)＝0 (1-2)

g_-≤g(x,u)≤g^- (1-3)

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(1-3)的不等约束变成 等式约束：

g(x,u)+u＝g^- (1-4)

g(x,u)-l＝g_- (1-5)

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_u f(x,u) (8-6)

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：