[发明专利]基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，其特征是，包括：

获取多区域电网实时运行数据和历史调度数据；

以最小化燃料成本和最小化污染排放为目标函数，构建多区域电力系统经济环境联合优化调度的多目标优化模型；

基于多区域电网历史调度数据和多目标优化模型，构建离线的支持向量回归代理模型；

基于多区域电网实时运行数据和离线代理模型，利用冻结-微调的知识蒸馏方法，构建在线代理模型；

根据多目标优化模型和在线代理模型，利用改进的快速非支配遗传算法-III，迭代求解非支配解，得到包含所有非支配解的帕累托最优前沿；

利用隶属度函数计算所有非支配解的隶属度值，获取全局最优解，以全局最优解为当前时段多区域电力系统经济环境联合优化调度的决策依据。

2.如权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，其特征是，以同时最小化污染气体排放和燃料成本为目标函数，以发电机有功上下限约束、功率平衡约束、节点电压幅值约束、线路潮流约束、传输线安全约束、区域热备用转移约束和线路损耗约束作为约束条件，构建多区域电力系统经济环境联合优化调度的多目标优化模型。

3.如权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，其特征是，所述基于多区域电网历史调度数据和多目标优化模型，构建离线的支持向量回归代理模型，包括：

根据多区域电力系统发电机机组的历史出力数据和所构建的多目标优化模型，以历史出力数据为可行解，计算出可行解所对应的两个优化目标值；

利用多区域电力系统发电机机组的历史出力数据和计算出的可行解所对应的优化目标值，构建离线的支持向量回归代理模型。

4.如权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，其特征是，所述基于多区域电网实时运行数据和离线代理模型，利用冻结-微调的知识蒸馏方法，构建在线代理模型，包括：

冻结离线的支持向量回归代理模型的超平面；

将离线的支持向量回归代理模型的整个超平面复制为在线代理模型的超平面；

利用多区域电网实时运行数据，微调复制获取的支持向量回归代理模型的超平面，即微调在线代理模型的超平面，完成在线代理模型的构建。

5.如权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，其特征是，所述根据多目标优化模型和在线代理模型，利用改进的快速非支配遗传算法-III，迭代求解非支配解，得到包含所有非支配解的帕累托最优前沿，包括：

初始化改进的快速非支配遗传算法-III的相关参数，同时随机初始化多区域电力系统内每台发电机的发电量；

基于多目标优化模型的真实目标函数，根据初始化值，计算初始化值所对应的真实适应度值，所述适应度值为每个区域每台发电机的发电成本和污染气体排放量；

将改进的快速非支配遗传算法-III中所有基因赋值为对应的随机初始化的每台发电机的发电量；

根据真实适应度值，利用帕累托支配关系求解非支配解，将获得的非支配解存储至外部档案中。

6.如权利要求5所述的一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，其特征是，还包括：

初始化改进的快速非支配遗传算法-III的相关参数，同时随机初始化多区域电力系统内每台发电机的发电量；

基于在线代理模型的虚拟目标函数，根据初始化值，计算初始化值所对应的虚拟适应度值；

将改进的快速非支配遗传算法-III中所有基因赋值为对应的随机初始化的每台发电机的发电量；

根据虚拟适应度值，利用帕累托支配关系求解非支配解，将获得的非支配解存储至内部档案中。