基于粒子群优化算法的抽水蓄能电站最佳调度方案研究

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@小白创作中心

基于粒子群优化算法的抽水蓄能电站最佳调度方案研究

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CSDN

https://m.blog.csdn.net/qq_46009436/article/details/143587251

抽水蓄能电站作为当前电力系统重要的储能和调峰电源，具有填谷、调频、调相、事故备用以及黑启动等多项功能。本文研究了基于粒子群优化算法（PSO）的抽水蓄能电站最佳调度方案，旨在充分利用抽水蓄能机组的优良特性，提高抽水蓄能电站的综合效益，使其更好地服务于电网，从而提高整个电网的供电能力和质量。

抽水蓄能电站概述

抽水蓄能电站是一种利用水能进行储能的技术手段，具有很高的储能效率和灵活性，广泛应用于电力系统中。抽水蓄能电站的主要功能包括发电调峰、抽水填谷、发电调相或抽水调相以及停运（事故备用或黑启动电源）。抽水蓄能机组通过水泵将水从下池抽到上池储存电力系统的多余电能，在需要时通过水轮机将水从上池释放到下池发电，实现电网的调峰填谷功能。

经济调度方案

调峰调度的模式研究和基本原则

调峰是电力系统为了满足负荷波动的需要，在高、低峰时段增减备用容量出力。抽水蓄能电站的调峰调度需考虑水资源的供给情况，以及电网负荷分布状态。本文研究了基于调峰的混合系统经济调度模型，旨在优化电网调度，降低成本，提高抽水蓄能电站的综合效益。

基于调峰的混合系统经济调度模型

混合发电系统的调峰经济调度模型需要考虑各类电源的特点和限制条件，如抽水蓄能机组的调度需考虑水资源的供给情况，火力发电厂的调度需考虑燃料供应和排放限制等。本模型结合抽水蓄能电站的运行环境及各类电源现有的调峰电价机制，以购电成本最低为目标，提出混合发电系统的调峰经济调度模型。

粒子群优化算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界粒子群集群行为的优化算法，具有全局搜索能力和较好的收敛性。在混合发电系统的调峰经济调度中，可以利用粒子群算法对约束条件下的调度模型进行求解，以得到最优调度方案。

粒子群算法中，每个粒子代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。本文引入了改进的粒子群算法，解决了粒子群算法初始解的随机性、易停滞等问题，提高了算法的性能。

系统日前调度问题

系统日前调度问题是指在电网运行前进行的电能调度，其目标是以最低成本为目标，实现电网的调峰填谷功能。解决系统日前调度问题的步骤包括数据采集与处理、调峰经济调度模型构建、粒子群算法求解、结果分析与优化等。

通过将改进的粒子群算法与含有抽水蓄能机组的混合发电系统的调峰经济调度模型相结合，得到系统日前调度问题的具体解决步骤。通过工程实例，得到了抽水蓄能机组的投入方案，并将所得方案与抽水蓄能机组定时段投入时所得的调度方案进行对比，深入分析了两种调度方案对电网运行的影响。

结论

本文研究了抽水蓄能电站的最佳调度方案，以最低成本为目标，结合抽水蓄能电站的运行环境及各类电源现有的调峰电价机制，提出了混合发电系统的调峰经济调度模型。通过粒子群算法求解，得到了混合发电系统的最优调度方案。本文的研究对于提高电网的调峰填谷能力和经济性具有重要意义，并为抽水蓄能电站的运行与调度提供了参考。