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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明请求保护一种含有风、光和负荷不确定的热电联供系统双层优化方法。本发明采用改进的随机模型预测控制，首先采用卡尔曼滤波方法对风、光和负荷进行预测，采用双层优化实现互动反馈，选取经济性、环保、能效指标综合最优为目标，建立双层协同滚动优化设计模型，第一层采用离散粒子群算法，根据优化结果确定系统运行在“以热定电”模式还是在“以电定热”模式，第二层改进粒子群算法求解优化模型，得到的各设备的出力情况，使系统运行在最优的情况，以减少能源的浪费和对环境的污染，实现节能减耗的目的。

主权项：1.一种含有风、光和负荷不确定的热电联供系统双层优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据风机、光伏和负荷的历史数据，采用卡尔曼滤波方法进行预测得到预测值；S2:以成本节约率、能源节约率和二氧化碳减排率最优作为综合期望，构建作第一层优化目标，采用离散粒子群算法优化第一层优化目标；S3：以成本、一次能源消耗量和CO2排放量作为综合期望最小为第二层优化目标，采用改进粒子群算法构优化第二层优化优化目标；S4：根据步骤S3求得各设备的出力情况，使得系统运行在最优状态；所述步骤S1根据风机、光伏和负荷的历史数据，采用卡尔曼滤波方法进行预测得到预测值,具体包括：利用光伏、风机和负荷的历史数据的到未来特定时域N内的预测值；通过卡尔曼滤波对风电、光伏和负荷功率进行短期的预测，动态预测方程如下： 其中，为状态转移矩阵；yk+1|k、yk+2|k…yk+N|k分别为k时刻对k+1、k+2…k+N时刻的预测值； 表示k-1时刻对k-1的动态预测；yk-1|k-1、yk|k-1…yk+N-1|k-1分别为k-1时刻对k-1、k…k+N-1时刻的预测值；Sif分别为针对输入和干扰的阶跃响应系数；Δuk-1＝uk-1-uk-2，uk-1、uk-2为k-1、k-2时的状态；Δfk＝fk-fk-1，fk为k时刻的可测干扰，fk-1为k-1时刻的可测干扰；ek+1|k、ek+2|k…ek+N|k为k+1、k+2…k+N时刻的反馈；所述步骤S2具体包括：第一层优化考虑成本节约率、能源节约率和二氧化碳减排综合期望最优为目标值进行求解，得到系统运行的模式，将系统的性能指标、设备参数和第二层优化出的各设备出力情况作为第一层的输入；第一层基于离散粒子群算法建立优化目标函数；目标函数为：maxW＝α1DCSR+α2CDRR+α3PESR其中，0≤α1,α2,α3≤1，α1,α2,α3分别为成本节约率、CO2减排率和一次能源节约率的权重系数；W为第一层求解目标；DCSR为日综合成本节约率；CDRR为CO2减排率；PESR为一次能源节约率；然后根据负荷运行情况，如果用户对电量需求高于对热的需要，在此情况下，优先满足电量的供应，系统运行在“以电定热”模式，此时若风力、光伏发电和储存的电能不能满足要求，则通过微型燃气轮机进行发电以优先满足电量需求；如果用户一些负荷要求不高，对热量需求高时，系统运行在“以热定电”模式，首先满足用户用热需求；所述采用改进粒子群算法构优化第二层优化优化目标，具体包括：首先，初始化参数，对种群的规模M、加速因子c1，c2、粒子最大速度vmax、最大迭代次数进行初始化，将所有粒子的速度和位置进行随机初始化，将粒子位置设为个体最优；粒子根据自身的飞行经验和群体飞行经验进行速度和位置的调整，粒子i的第j维在t+1时刻的速度和位置的更新公式如下：vijt+1＝ωvijt+c1r1pijt-xijt+c2r2gjy-xijtxijt+1＝xijt+vijt+1其中，ω≥0为权重系数；c1，c2为加速因子；r1，r2为[0,1]范围内的随机数；xij为粒子i的当前位置；pij为粒子i在t时刻的最优位置；gj为全局最优位置；然后更新粒子个体的最有位置和种群最优位置；所述步骤S3第二层优化根据第一层滚动优化出的系统运行模式，运用改进粒子群算法加入自适应权重即自适应因子，以日运行成本、CO2排放量、一次能源消耗量综合最小为目标滚动求解未来N时段内的设备出力；其优化配置目标函数为：minV＝α1C+α2E+α3P其中，V为第二层的优化目标；C系统运行一天所需总成本；E为CO2的排放量；P为系统消耗一次能源的量；第一层的粒子群算法中使用固定的权重，第二层采用自适应权重将原本固定的权重改为根据粒子寻优情况进行自我调节，自我调节的函数表达式如下： 其中，ωmax表示惯性因子ω的最大值；ωmin表示惯性因子ω的最小值；f表示目标函数的值；fmax表示在当前迭代次数中所有粒子中的最小目标函数值；favg表示在当前迭代次数中所有粒子中的平均适应度；根据第二层计算的结果，更新第一层优化各粒子的位置和速度；将实际的光伏、风机和负荷数据反馈到预测模块中，更新相关参数；如此迭代，直到找出全局最优解。

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