[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

说明书

本发明公开了一种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，该方法包括：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，构建多目标优化模型；构建离线的支持向量回归代理模型；再利用冻结‑微调的知识蒸馏方法，构建在线代理模型；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，使得获得的优化调度策略更符合多区域电力系统经济排放调度问题，同时提高优化算法的收敛速度和准确性，减少计算时间。

技术领域

本发明涉及电力系统调度技术领域，尤其涉及一种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。

背景技术

随着电力系统的扩张和负荷中心的分散，建立多个负荷中心互联的多区域电力系统对电力系统安全稳定运行至关重要。电力工业的经营行为具有更多的自主权利，能够有效的助力于经济运行和减少排放。基于上述因素，多区域电力系统经济调度可以为电力系统提供更高的稳定性和经济性。多区域电力系统经济调度是指在保证电力系统安全稳定的前提下，满足系统的各种运行约束条件，求解使燃料花费最低的调度方案。而作为污染气体排放最多的电力行业，电力系统调度中对污染排放的关注增加，如何在保障供电质量不受影响的前提下，兼顾环境与经济效益是非常值得研究的重大技术难题，也是促进电力企业节能减排的关键内容。如果在调度方案确定时考虑污染物的排放，则原来单目标的经济调度变为多目标的环境经济联合调度。由于燃料花费目标和污染排放目标的内在矛盾，且包含多种约束，使得调度方案的确定变得非常困难。

针对多区域环境经济联合调度，目前已经得到初步研究，其主要研究思路是：(1)同时考虑火电机组的发电成本和污染气体排放问题，(3)考虑多区域发电、调度过程中不同约束条件，(3)在满足调度时间要求的基础上选择合适的算法进行分析求解。对于多区域环境经济联合调度问题的求解，目前的核心思路是将多个优化目标通过约束法和权重系数法转换成单目标优化问题。对于环境经济调度问题，就是将污染排放目标和经济目标转化成单目标优化问题，通过多次求解获得帕累托解集，这类方法扩展兼容能力差、计算效率较低，而且，由于电网规模的扩张和负荷中心的分散化，必定导致多区域电力系统环境经济调度问题的维度升高，其作为一个高维非线性包含多种约束条件的复杂优化问题，传统的数学方法难以求解，且占据大量计算资源，耗费大量计算时间。

发明内容

为解决上述现有技术的不足，本发明提供了一种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，基于代理模型辅助、知识蒸馏和快速非支配遗传算法-III，实现多区域电力系统经济环境联合优化调度的求解，使得获得的优化调度策略更符合多区域电力系统经济排放调度问题，同时提高优化算法的收敛速度和准确性，减少计算时间。

第一方面，本公开提供了一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法。

一种基于知识蒸馏的多区域电力系统经济环境调度方法，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。