[发明专利]一种基于最优潮流的空调负荷优化调度方法

摘要

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。

主权项

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.minuf(x,u)   (8‑1)s.t.h(x,u)＝0   (8‑2)g_≤g(x,u)≤g‑   (8‑3)其中minuf(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,…,lr]T，u＝[u1,…,ur]T，应满足u＞0，l＞0。这样原问题就转化为问题A：obj.minuf(x,u)   (8‑6)h(x)＝0g(x)‑l＝gS2：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。