多目标期望控制型式负荷分配问题的动态加权优化方法学生姓名：曲直指导教师：李卫星副教授于继来教授答辩日期：2010.7.6学士学位
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答辩.课题的目的和背景十一五期间，国家提出了节能减排的要求。对于电力行业，国家发改委等颁布了《节能发电调度办法（试行）》经济负荷分配节约的能源可达总耗量的0.5%-1.5%电力系统经济负荷分配问题对于节能减排工作具有重要意义，是电力系统研究领域中的重要课题之一.国内外研究现状及分析传统解决方法等微增率法经济特性曲线严格为凸函数线性规划法经济特性曲线近似线性动态规划法不需要特性曲线，计算量大多目标规划法负荷分配安全运行前提Max（经济性）转变为单目标问题，如加权人工智能算法，如进化、混沌生产、输送、分配负荷法优先效率高的机组出力不保证最优.主要研究的内容建立多目标期望控制型式负荷分配问题数学模型；设计动态加权优化方法的基本算法；编制程序源代码，调试校验程序；4算例仿真及结果数据分析；.1.建立数学模型节能减排发电调度控制的主要目标，包括三类：发电企业的发电成本函数环保污染物成本函数电网公司购电、网损成本函数分别表示为：.1.建立数学模型模型化简条件：只考虑单时段，即；认为每时段中各机组对应网络损耗率为一定值，可以用典型方式计算所得的平均值简单考虑。约束条件：数学模型：.采用期望控制不能同时满足1.建立数学模型期望控制型式期望控制数学模型.2.1动态加权方法采用线性加权方法，得到目标函数转化为优化问题典型形式定义目标相对偏差率q目标相对偏差率体现了不同目标在迭代过程中的进展速率，表明与des值的相对距离.2.1动态加权方法权值调整公式实际调整方法（1）优化第1类目标函数和第3类目标函数（令ω2=0）（2）当二者趋同后，再对另外一个目标的相对权值进行修正。（3）这样每修正一次，都要重新优化前二者，使其趋同。.2.2综合目标函数求解方法对于采用动态加权后的综合目标函数约束条件建立增广函数Z求解综合目标函数Z，采用一阶梯度法，计算若干次后结果作为二阶梯度法初值，再利用二阶梯度法做进一步寻优。.2.2综合目标函数求解方法一阶梯度法其中t=0.1，梯度二阶梯度法其中变换后为采用Cholesky法求解该方程组.2.3初值计算短周期计划问题初值：等有效容量利用系数分配负荷最大期望控制率计算期望控制率定义为对于目标函数F1，F2采用等微增率方法求其最小值对于目标函数F3（线性函数）利用排序法对各机组电价排序，并按照优先安排电价高的机组出力的原则进行负荷分配.3程序设计程序总体结构子程序调用关系主要变量定义见论文4.1节.3程序设计主程序流程图排序法求电价最大流程图.3程序设计梯度法求解综合目标函数流程图.3程序设计等微增法求最小流程图程序源代码见附录3程序使用说明见论文4.4节.4算例仿真只取10机系统作为算例，不考虑其网络拓扑结构和线路参数，其数据见表4-1及4-2计算条件：设系统某一时段的总负荷PL=2500MW，时段长度T选为1h，最大允许误差=0.1%。算例1：1=0.1%2=0.2%3=0.1%初值计算结果：.4算例仿真动态加权优化结果：结论：经过程序计算，最终3者同趋近于0.125，对应的分配
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如论文中表4-4所示。这说明3个目标能同时接近期望值，这是符合理论分析的。.4算例仿真结果及分析：经过程序计算，最终无法达到趋同，通过对程序调试发现，在目标1及3趋同计算时，需要调用梯度法进行寻优。对于出力超限的机组，梯度法无法完全修正。算例2：给定1=0.02%、2=0.02%，3=0.1%分析结论：这说明本程序对数据的适应性不强。为改善程序的缺陷，可以考虑采用其他传统的优化算法或者智能算法，代替梯度法进行综合目标函数的寻优计算，这样可能会较好地避免寻优时修正不完全的问题，从而增强程序的适应性。.5结论算法特点节能减排下考虑多目标的负荷分配考虑到实际调度中对阶段性及目标值的追求，建立了多目标期望控制的负荷分配模型采用动态加权算法，可以尽量少地依赖于人为赋权，并在每次迭代过程中能根据目标偏差率大小，自动调整权重系数模型较好地适应了实际的需求。程序实现功能程序在一般情况下可以较好地求解负荷分配问题(如算例1)；但存在着对数据的适应性不强的缺陷(如算例2)。程序改进梯度法容易出现修正不完全的问题，可通过选择其它优化算法来改善这一缺陷。可在此基础上增加约束、减少简化条件，以适应于更加复杂的负荷分配问题。.感谢各位老师！请老师批评指正！.
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