畢業(yè)設(shè)計(jì)答辯

.,多目標(biāo)期望控制型式負(fù)荷分配問題的動(dòng)態(tài)加權(quán)優(yōu)化方法,學(xué)生姓名：曲直指導(dǎo)教師：李衛(wèi)星副教授于繼來教授答辯日期：2010.7.6,學(xué)士學(xué)位論文答辯,.,課題的目的和背景,十一五期間，國家提出了節(jié)能減排的要求。對于電力行業(yè)，國家發(fā)改委等頒布了節(jié)能發(fā)電調(diào)度辦法（試行）經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配節(jié)約的能源可達(dá)總耗量的0.5%-1.5%電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問題對于節(jié)能減排工作具有重要意義，是電力系統(tǒng)研究領(lǐng)域中的重要課題之一,.,國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析,傳統(tǒng)解決方法,等微增率法經(jīng)濟(jì)特性曲線嚴(yán)格為凸函數(shù),線性規(guī)劃法經(jīng)濟(jì)特性曲線近似線性,動(dòng)態(tài)規(guī)劃法不需要特性曲線，計(jì)算量大,多目標(biāo)規(guī)劃法,負(fù)荷分配,安全運(yùn)行前提,Max（經(jīng)濟(jì)性）,轉(zhuǎn)變?yōu)閱文繕?biāo)問題，如加權(quán),人工智能算法，如進(jìn)化、混沌,生產(chǎn)、輸送、分配,負(fù)荷法優(yōu)先效率高的機(jī)組出力不保證最優(yōu),.,主要研究的內(nèi)容,建立多目標(biāo)期望控制型式負(fù)荷分配問題數(shù)學(xué)模型；設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)加權(quán)優(yōu)化方法的基本算法；編制程序源代碼，調(diào)試校驗(yàn)程序；4算例仿真及結(jié)果數(shù)據(jù)分析；,.,1.建立數(shù)學(xué)模型,節(jié)能減排發(fā)電調(diào)度控制的主要目標(biāo)，包括三類：,發(fā)電企業(yè)的發(fā)電成本函數(shù)環(huán)保污染物成本函數(shù)電網(wǎng)公司購電、網(wǎng)損成本函數(shù),分別表示為：,.,1.建立數(shù)學(xué)模型,模型化簡條件：只考慮單時(shí)段，即；認(rèn)為每時(shí)段中各機(jī)組對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)損耗率為一定值，可以用典型方式計(jì)算所得的平均值簡單考慮。,約束條件：,數(shù)學(xué)模型：,.,采用期望控制,不能同時(shí)滿足,1.建立數(shù)學(xué)模型,期望控制型式,期望控制數(shù)學(xué)模型,.,2.1動(dòng)態(tài)加權(quán)方法,采用線性加權(quán)方法，得到目標(biāo)函數(shù),轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題典型形式,定義目標(biāo)相對偏差率q,目標(biāo)相對偏差率體現(xiàn)了不同目標(biāo)在迭代過程中的進(jìn)展速率，表明與des值的相對距離,.,2.1動(dòng)態(tài)加權(quán)方法,權(quán)值調(diào)整公式,實(shí)際調(diào)整方法,（1）優(yōu)化第1類目標(biāo)函數(shù)和第3類目標(biāo)函數(shù)（令2=0）（2）當(dāng)二者趨同后，再對另外一個(gè)目標(biāo)的相對權(quán)值進(jìn)行修正。（3）這樣每修正一次，都要重新優(yōu)化前二者，使其趨同。,.,2.2綜合目標(biāo)函數(shù)求解方法,對于采用動(dòng)態(tài)加權(quán)后的綜合目標(biāo)函數(shù),約束條件,建立增廣函數(shù)Z,求解綜合目標(biāo)函數(shù)Z，采用一階梯度法，計(jì)算若干次后結(jié)果作為二階梯度法初值，再利用二階梯度法做進(jìn)一步尋優(yōu)。,.,2.2綜合目標(biāo)函數(shù)求解方法,一階梯度法,其中t=0.1，梯度,二階梯度法,其中,變換后為,采用Cholesky法求解該方程組,.,2.3初值計(jì)算,短周期計(jì)劃問題初值：等有效容量利用系數(shù)分配負(fù)荷,最大期望控制率計(jì)算,期望控制率定義為,對于目標(biāo)函數(shù)F1，F(xiàn)2采用等微增率方法求其最小值,對于目標(biāo)函數(shù)F3（線性函數(shù)）利用排序法對各機(jī)組電價(jià)排序，并按照優(yōu)先安排電價(jià)高的機(jī)組出力的原則進(jìn)行負(fù)荷分配,.,3程序設(shè)計(jì),程序總體結(jié)構(gòu),子程序調(diào)用關(guān)系,主要變量定義見論文4.1節(jié),.,3程序設(shè)計(jì),主程序流程圖,排序法求電價(jià)最大流程圖,.,3程序設(shè)計(jì),梯度法求解綜合目標(biāo)函數(shù)流程圖,.,3程序設(shè)計(jì),等微增法求最小流程圖,程序源代碼見附錄3,程序使用說明見論文4.4節(jié),.,4算例仿真,只取10機(jī)系統(tǒng)作為算例，不考慮其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和線路參數(shù)，其數(shù)據(jù)見表4-1及4-2,計(jì)算條件：設(shè)系統(tǒng)某一時(shí)段的總負(fù)荷PL=2500MW，時(shí)段長度T選為1h，最大允許誤差=0.1%。,算例1：1=0.1%2=0.2%3=0.1%初值計(jì)算結(jié)果：,.,4算例仿真,動(dòng)態(tài)加權(quán)優(yōu)化結(jié)果：,結(jié)論：經(jīng)過程序計(jì)算，最終3者同趨近于0.125，對應(yīng)的分配方案如論文中表4-4所示。這說明3個(gè)目標(biāo)能同時(shí)接近期望值，這是符合理論分析的。,.,4算例仿真,結(jié)果及分析：經(jīng)過程序計(jì)算，最終無法達(dá)到趨同，通過對程序調(diào)試發(fā)現(xiàn)，在目標(biāo)1及3趨同計(jì)算時(shí)，需要調(diào)用梯度法進(jìn)行尋優(yōu)。對于出力超限的機(jī)組，梯度法無法完全修正。,算例2：給定1=0.02%、2=0.02%，3=0.1%,分析結(jié)論：這說明本程序?qū)?shù)據(jù)的適應(yīng)性不強(qiáng)。為改善程序的缺陷，可以考慮采用其他傳統(tǒng)的優(yōu)化算法或者智能算法，代替梯度法進(jìn)行綜合目標(biāo)函數(shù)的尋優(yōu)計(jì)算，這樣可能會(huì)較好地避免尋優(yōu)時(shí)修正不完全的問題，從而增強(qiáng)程序的適應(yīng)性。,.,5結(jié)論,算法特點(diǎn),節(jié)能減排下考慮多目標(biāo)的負(fù)荷分配考慮到實(shí)際調(diào)度中對階段性及目標(biāo)值的追求，建立了多目標(biāo)期望控制的負(fù)荷分配模型采用動(dòng)態(tài)加權(quán)算法，可以盡量少地依賴于人為賦權(quán)，并在每次迭代過程中能根據(jù)目標(biāo)偏差率大小，自動(dòng)調(diào)整權(quán)重系數(shù)模型較好地適應(yīng)了實(shí)際的需求。,程序?qū)崿F(xiàn)功能,程序在一般情況下可以較好地求解負(fù)荷分配問題(如算例1)；但存在著對數(shù)據(jù)的適應(yīng)性不強(qiáng)的缺陷(如算