[发明专利]一种基于灰狼算法的热电负荷经济性优化分配方法

说明书

本发明公开了一种基于灰狼算法的热电负荷经济性优化分配方法，包括以下步骤：1)在满足电网及热网的热、电负荷调度需求以及各机组运行的限制条件下，以厂内各机组的运行参数为变量，以电厂的运行成本最小的目标，建立热电负荷经济性分配数学模型；2)基于灰狼算法求解所述热电负荷经济性分配数学模型，再根据求解结果进行热电负荷经济性的优化分配，该方法能够实现热电负荷经济性优化分配，且计算的复杂程度较低。

技术领域

本发明属于火电机组节能技术领域，涉及一种基于灰狼算法的热电负荷经济性优化分配方法。

背景技术

对于常规的纯凝火电厂而言，负荷优化问题是通过建立各纯凝机组发电成本与电负荷之间的关系，以厂内所有机组发电成本的总和为目标函数，在满足电负荷分配所要求的各种约束时所能达到的最大经济效益。而对于热电联产电厂，负荷优化问题需要同时满足电网和热网的负荷需求，使全厂的运行经济性达到最优，因此称之为热电负荷优化问题。而热电联产机组的热、电负荷之间存在强烈的耦合关系，且针对不同的机组其耦合特性各不相同，因此热电联产电厂的热电负荷优化分配成为了一个复杂的工程优化问题。

对于解决工程中的优化问题，传统的优化算法包括等微增率法、线性规划法、动态规划法、拉格朗日松弛法以及其他数学方法，这些方法已经广泛应用于纯凝火电厂的经济性负荷分配。然而，由于热电联产机组的运行特性，热电联产电厂的热电负荷优化分配往往属于多极值、非线性、非凸优化问题，采用上述经典的数学方法时可能导致陷入局部最优解或接近最优解时难以收敛。

近年来，随着人工智能算法在工程领域的应用推广，群智能优化算法由于其易于编程、并行搜索能力强，且能够在多约束条件下快速寻找最优解等特点，可以应用解决热电负荷优化分配问题。

在深度调峰的大背景下，通过优化分配热电联产电厂的热电负荷是进一步提高电厂经济运行效率的重要方向之一。然而，由于热电联产机组的运行特性，热电联产电厂的热电负荷优化分配往往属于多极值、非线性、非凸优化问题，采用传统的数学方法时可能导致陷入局部最优解或接近最优解时难以收敛，因此不能及时解决热电符合优化分配的问题，计算的复杂程度较高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于灰狼算法的热电负荷经济性优化分配方法，该方法能够实现热电负荷经济性优化分配，且计算的复杂程度较低。

为达到上述目的，本发明所述的基于灰狼算法的热电负荷经济性优化分配方法包括以下步骤：

1)在满足电网及热网的热、电负荷调度需求以及各机组运行的限制条件下，以厂内各机组的运行参数为变量，以电厂的运行成本最小的目标，建立热电负荷经济性分配数学模型；

2)基于灰狼算法求解所述热电负荷经济性分配数学模型，再根据求解结果进行热电负荷经济性的优化分配。

所述热电负荷经济性优化分配模型的目标函数为：

通过机组的能耗特性曲线以及燃煤的市场价格计算机组的运行成本，其中，采用等效焓降法、热力性能试验或机组能耗特性在线识别的方式获取机组的能耗特性数据，再通过多元线性回归得到机组的能耗特性曲线。

对于纯凝机组、热电联产机组和纯供热锅炉，机组的运行成本函数为：

根据电网和热网的调度的需求，建立等式约束条件为：

其中，P_L为有功网损。

有功网损P_L为：

根据机组运行的限制条件，以及热电联产机组热电负荷耦合特性的关系，建立不等式约束条件为：