CN104392334B - 钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
一种钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度的方法，属于钢铁企业能源优化调度技术领域。在构建机组能耗特性模型中考虑了燃料种类、煤气掺烧量对机组能耗的影响，在不同煤气掺烧下进行拟合，提高了模型的准确性与代表性；在构建优化调度模型中综合考虑了燃料价格、分时电价及富余煤气动态变化对于发电成本的影响，同时考虑了电力平衡约束、发电机组自身运行约束、外购电量约束、煤气供给约束和变负荷速率限制等各种约束条件，保证发电计划的可执行性。采用自适应粒子群算法进行对所述模型优化求解，能够很好解决自备电厂多机组发电调度具有髙维数、非凸、非线性、多约束的问题，实现了电力生产优化与外购的合理化，富余煤气充分利用，最大限度地降低供电成本。
Description
技术领域
本发明属于钢铁企业能源优化调度技术领域，特别是提供了一种钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度的方法。
背景技术
我国大、中型钢铁企业一般都建有自备电厂，作为钢铁企业煤气***的主要缓冲用户调节吸收富余煤气，并为企业提供电力，降低了用电成本，在节能、环保、提高经济效益上都起到了良好的作用。充分发挥自备电厂的现有发电能力，来进行电力的生产和使用，既可以降低对外部电网电能的依赖，又可以降低用电成本，同时对缓解当地电网用电紧张的状况发挥着重大的作用。
从自备电厂来说，钢铁企业自备电厂发电是指通过利用钢铁生产过程中回收的二次能源如高炉煤气(BFG)、焦炉煤气(COG)、转炉煤气(LDG)以及外购一次能源(如动力煤)以燃烧的形式来发电。钢铁企业的自备电站发电技术有：锅炉-汽轮机发电(简称为BTG，其又分为燃煤锅炉发电、全烧煤气锅炉发电、掺烧煤气锅炉发电)，燃气-蒸汽联合循环发电(CCPP)，热电联产发电(CHP)。这些机组的燃料种类不同，缓冲煤气量不同，发电容量不同，其经济负荷范围就很有可能不同，即使同一型号的机组，各自的经济效益也会有所差别。如何在满足电网安全、高质运行条件下，对发电机组的有功负荷进行科学分配，使企业发电的成本最低，企业获得的经济效益最大，是每个企业所面临的重要任务。
目前，对于发电优化调度的研究主要集中于常规火力或水力发电厂，根据机组的能耗模型进行负荷优化分配来实现降低煤耗或发电成本目的。而针对钢铁企业自备电厂的发电优化调度仍处于起步阶段，主要依靠工作人员的经验来安排机组的出力。根据经验设定的发电计划在实际执行时通常会遇到各种困难，很难保证其安全、稳定、经济运行，并且不能适应不断变化的产品需求、加工量等对电力的需求变化，显然已无法适应日趋激烈的市场竞争，也无法满足企业节能降耗的目标。因此，自备电厂的发电优化调度的研究对钢铁企业提高自身竞争力具有重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度的方法，用以解决现有技术中调度人员主要凭经验对多台不同类型的发电机组进行优化调度，导致的电力生产的能耗高和成本高的问题的方法，确保在满足生产电力负荷需要、机组出力能力、燃料消耗限值等条件下，结合燃料配比、上网电价及电网电价等因素对发电成本的影响，合理安排未来一个调度周期内的自备电厂各机组的有功出力、煤气分配以及外购送电计划，使全厂供电成本最小。
本发明包括以下步骤：
步骤一，获取自备电厂各机组的如下特性参数：有功出力最大值、有功出力最小值、最大升负荷速度、最大降负荷速度、燃料消耗范围和煤气掺烧比例上限。
步骤二，确定自备电厂机组在不同煤气掺烧比下的能耗模型。
通过发电机组监控***从数据库服务器中获取构建自备电厂各机组的能耗模型所需的历史运行数据，包括各机组的动力煤气耗量、副产煤气消耗量和有功出力数据。
对上述数据进行预处理，将煤量或者高炉煤气量折合成为等热值的标煤量，获得机组在不同负荷不同燃料配比下的能耗数据组，并绘制能耗特性曲线。
根据曲线的特点，以机组有功出力P和煤气掺烧量D为自变量，标准煤耗量B为因变量，采用二次多项式曲线拟合的方法，来确定各机组的能耗模型，其模型表达式如下：
第i台纯燃煤发电机组：Bi＝aiPi 2+biPi+ci；
第j台纯燃气发电机组：Bj＝ajPj 2+bjPj+cj；
第k台气煤混烧发电机组：Bk＝akPk 2+bkPk+ck+ekDk 2+fkDk+gkPkDk
其中，B表示机组的标煤耗，P为机组的有功出力，D分别为机组的煤气消耗量，a,b,c,e,f,g为机组能耗模型的特性参数，可通过参数辨识的方法(如最小二乘法)来确定。
步骤三，设定整个优化调度周期所包含的时段数，获取机组优化调度计算所需的输入数据：包括调度周期内企业电力负荷需求预测曲线、富余煤气供应曲线、生产和检修计划、外购送电计划、机组的启停状态、可用状态、固定机组出力计划和可调整机组出力计划等数据。
步骤四，以设定数量的时段内，以整个自备电厂供电成本最小为目标，建立钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合电优化调度模型。所述优化调度模型包括目标函数和约束条件。
所述目标函数为：以全周期内总供电成本最小为目标函数，具体包括燃料费用、副产煤气的放散惩罚费用、机组运行维护费用、外购电费用及外送电收益。
式中，T为一个调度周期内所包含的时段数目，NG表示自备电厂机组的数目，Ng表示副产煤气的数目，Cg表示副产煤气g的价格，表示机组i在t时段副产煤气g的消耗量，CCoal表示外购燃料煤的价格，表示机组i在t时段燃料煤的消耗量，CM,i表示第i发电机的制造费用(包括设备折旧、维修费用，人工薪酬等，与机组有功出力大小成正比关系)，Pi,t表示机组i在t时段的有功出力，Crel,g表示副产煤气g的放散惩罚价格，Rg,t表示副产煤气g在t时段的放散量，Pw,t表示企业电网在t时段的关***换功率，Cb,t为t时段的外购电价，δt为0,1量表征有无外供电，Cs,t为t时段的外送电价。
所述约束条件包括：机组能耗模型、电力平衡约束、机组容量约束、机组负荷变化速率约束、燃料消耗范围、煤气掺烧比例限制等约束条件。
1)电力平衡约束
式中，PD,t表示在t时段的电力负荷总需求；
2)机组容量约束
式中，和分别为机组i的最小和最大负荷；
3)机组负荷变化速率约束
-URi≤Pi,t-Pi,t-1≤DRi,i＝1,2...NG
式中，URi和DRi为机组i在一个时段内能增加的最大负荷和能减小的最大负荷；
4)机组燃料消耗约束
式中，和分别为机组i消耗副产煤气g的最小和最大值；
5)煤气掺烧比例约束：
式中，αi表示机组i对煤气掺烧比例的上限要求，hg和hcoal分别表示副产煤气g和外购燃料煤的热值；
6)富余煤气供应约束
式中，为副产煤气g在t时段的用量上限；
7)关口功率约束：
式中，分别表示企业内网与外网关***换功率的上限。
步骤五，采用自适应粒子群算法对所述优化调度模型进行求解，以得到所述自备电厂在当前电力负荷需求和煤气供给下各机组的出力计划和燃料分配计划以及***外购送电方案。具体实现过程如下：
Step 1：参数设置。输入发电机参数、不等式约束的上下限值及电力负荷需求等数据，设置粒子群算法中的相关参数、变量范围及最大迭代次数。
Step 2：初始化种群；群体中每个个体都是该优化问题的一个解决方案，由一组决策变量即各机组的有功出力、燃料消耗量以及关口功率组成。在各决策变量可行域变化范围内随机产生一个初始种群，并计算整个粒子当前全局最优值和每个粒子的当前个体最优值。
Step 3：计算当前种群各个体的适应度值，并计算局部最优值和全局最优值。
Step 4：对粒子群算法的控制参数即惯性权重和加速因子进行自适应动态更新。
Step 5：更新当前种群的每个粒子的速度和位置。
Step 6：约束处理。对当前种群中的每个个体，判读其是否满足所有的约束条件。对得到不可行方案(即不满足约束条件的个体)，根据启发式策略对其逐步调整，使其满足所有的约束条件。并根据目标函数评估更新后的所有个体的适应度值。
Step 7：变异：为了增加种群的多样性，采用自适应变异机制。首先，对种群中的每个个体，根据差分变异和高斯变异两种不同变异算子产生两个不同的变异向量。然后，将这两个变异向量的所对应的适应值和当前个体的新适应值进行比较，根据贪婪原则选择适应度最优者作为下一代。
Step8：根据更新后的当前个体，计算其局部极值以及整个种群的全局极值。
Step 9：判断是否达到迭代停止条件，如满足，则最后一次迭代的全局值中每一维的权值即为所求的；若不满足，转向Step 5，算法继续迭代，直至满足条件。
步骤六，生成最终各机组的发电计划、煤气分配计划和外购送电计划及最优综合目标函数指标。
本发明的有益效果是：
本发明在构建机组能耗特性模型中考虑了燃料种类、煤气掺烧量对机组能耗的影响，在不同煤气掺烧下进行拟合，提高了模型的准确性与代表性；在构建优化调度模型中综合考虑了燃料价格、分时电价及富余煤气动态变化对于发电成本的影响，同时考虑了电力平衡约束、发电机组自身运行约束、外购电量约束、煤气供给约束和变负荷速率限制等各种约束条件，保证了发电计划的可执行性；同时，本发明采用自适应粒子群算法进行对所述模型优化求解，能够很好解决自备电厂多机组发电调度具有髙维数、非凸、非线性、多约束的问题，并且能够克服标准粒子群算法易陷入局部收敛和早熟的缺点，能够为自备电厂寻求最经济的发电计划、煤气分配以及外购送电方案，实现了电力生产优化与外购的合理化以及富余煤气的充分利用，最大限度地降低全厂供电成本，提高其经济效益。
附图说明
图1为本发明的钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度方法的流程框。
图2为本发明的基于自适应粒子群算法获得发电优化调度方案技术路线图。
具体实施方式
本发明提出的技术方案可采用计算机软件技术实现自动运行流程。以下结合附图对本发明做进一详细步说明。
请参阅图1，图1为给出了本申请一种钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度的方法方实施例的流程图，其包括以下步骤：
步骤一，获取自备电厂各机组的如下特性参数：有功出力最大值、有功出力最小值、最大升负荷速度、最大降负荷速度、燃料消耗范围和煤气掺烧比例上限。
步骤二，确定自备电厂机组在不同煤气掺烧比下的能耗模型。
通过发电机组监控***从数据库服务器中获取构建自备电厂各机组的能耗模型所需的历史运行数据，包括各机组的动力煤气耗量、副产煤气消耗量和有功出力数据。
对上述数据进行预处理，将煤量或者高炉煤气量折合成为等热值的标煤量，获得机组在不同负荷不同燃料配比下的能耗数据组，并绘制能耗特性曲线。
根据曲线的特点，以机组有功出力P和煤气掺烧量D为自变量，标准煤耗量B为因变量，采用二次多项式曲线拟合的方法，来确定各机组的能耗模型，其模型表达式如下：
第i台纯燃煤发电机组：Bi＝aiPi 2+biPi+ci；
第j台纯燃气发电机组：Bj＝ajPj 2+bjPj+cj；
第k台气煤混烧发电机组：Bk＝akPk 2+bkPk+ck+ekDk 2+fkDk+gkPkDk
其中，B表示机组的标煤耗，P为机组的有功出力，D分别为机组的煤气消耗量，a,b,c,e,f,g为机组能耗模型的特性参数，可通过参数辨识的方法(如最小二乘法)来确定。
步骤三，设定整个优化调度周期所包含的时段数，获取机组优化调度计算所需的输入数据：包括调度周期内企业电力负荷需求预测曲线、富余煤气供应曲线、生产和检修计划、外购送电计划、机组的启停状态、可用状态、固定机组出力计划和可调整机组出力计划等数据。
步骤四，以设定数量的时段内，以整个自备电厂供电成本最小为目标，建立钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合电优化调度模型。所述优化调度模型包括目标函数和约束条件。
所述目标函数为：以全周期内总供电成本最小为目标函数，具体包括燃料费用、副产煤气的放散惩罚费用、机组运行维护费用、外购电费用及外送电收益。
式中，T为一个调度周期内所包含的时段数目，NG表示自备电厂机组的数目，Ng表示副产煤气的数目，Cg表示副产煤气g的价格，表示机组i在t时段副产煤气g的消耗量，CCoal表示外购燃料煤的价格，表示机组i在t时段燃料煤的消耗量，CM,i表示第i发电机的制造费用(包括设备折旧、维修费用，人工薪酬等，与机组有功出力大小成正比关系)，Pi,t表示机组i在t时段的有功出力，Crel,g表示副产煤气g的放散惩罚价格，Rg,t表示副产煤气g在t时段的放散量，Pw,t表示企业电网在t时段的关***换功率，Cb,t为t时段的外购电价，δt为0,1量表征有无外供电，Cs,t为t时段的外送电价。
所述约束条件包括：机组能耗模型、电力平衡约束、机组容量约束、机组负荷变化速率约束、燃料消耗范围、煤气掺烧比例限制等约束条件。
1)电力平衡约束
式中，PD,t表示在t时段的电力负荷总需求；
2)机组容量约束
式中，和分别为机组i的最小和最大负荷；
3)机组负荷变化速率约束
-URi≤Pi,t-Pi,t-1≤DRi,i＝1,2...NG
式中，URi和DRi为机组i在一个时段内能增加的最大负荷和能减小的最大负荷；
4)机组燃料消耗约束
式中，和分别为机组i消耗副产煤气g的最小和最大值；
5)煤气掺烧比例约束：
式中，αi表示机组i对煤气掺烧比例的上限要求，hg和hcoal分别表示副产煤气g和外购燃料煤的热值；
6)富余煤气供应约束
式中，为副产煤气g在t时段的用量上限；
7)关口功率约束：
式中，分别表示企业内网与外网关***换功率的上限。
步骤五，采用自适应粒子群算法对所述优化调度模型进行求解，以得到所述自备电厂在当前电力负荷需求和煤气供给下各机组的出力计划和燃料分配计划以及***外购送电方案。请参阅图2，具体实现过程如下：
Step 1：参数设置。输入发电机参数、不等式约束的上下限值及电力负荷需求等数据，设置粒子群算法中的相关参数、变量范围及最大迭代次数。
Step 2：初始化种群；群体中每个个体都是该优化问题的一个解决方案，由一组决策变量即各机组的有功出力、燃料消耗量以及关口功率组成。在各决策变量可行域变化范围内随机产生一个初始种群，并计算整个粒子当前全局最优值和每个粒子的当前个体最优值。
Step 3：计算当前种群各个体的适应度值，并计算局部最优值和全局最优值。
Step4：对粒子群算法的控制参数即惯性权重和加速因子进行自适应动态更新。
Step5：更新当前种群的每个粒子的速度和位置。
Step 6：约束处理。对当前种群中的每个个体，判读其是否满足所有的约束条件。对得到不可行方案(即不满足约束条件的个体)，根据启发式策略对其逐步调整，使其满足所有的约束条件。并根据目标函数评估更新后的所有个体的适应度值。
Step7：变异：为了增加种群的多样性，采用自适应变异机制。首先，对种群中的每个个体，根据差分变异和高斯变异两种不同变异算子产生两个不同的变异向量。然后，将这两个变异向量的所对应的适应值和当前个体的新适应值进行比较，根据贪婪原则选择适应度最优者作为下一代。
Step 8：根据更新后的当前个体，计算其局部极值以及整个种群的全局极值。
Step 9：判断是否达到迭代停止条件，如满足，则最后一次迭代的全局值中每一维的权值即为所求的；若不满足，转向Step 5，算法继续迭代，直至满足条件。
步骤六，生成最终各机组的发电计划、煤气分配计划和外购送电计划及最优综合目标函数指标。
采用本发明提出的钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度方法，可以合理地安排未来自备电厂各机组的发电计划、煤气分配计划以及外购送电方案；本发明综合考虑了燃料价格、分时电价及富余煤气动态变化对于发电成本的影响，以全周期整个自备电厂供电成本最小为目标函数，以机组发电容量、燃料使用限制、机组爬坡能力限制等各约束条件，建立了钢铁企业自备电厂发电优化调度数学模型，并采用智能优化算法迭代求解获得机组有功出力和煤气分配，有效解决了企业自备电厂多机组发电优化调度问题。
以上实施例仅供说明本发明之用，并非是对本发明的限制，有关技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以做出各种变换或变型，因此，所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴，应由权利要求所限定。
Claims (1)
1.一种钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合优化调度的方法，其特征在于，工艺步骤如下：
步骤一，获取自备电厂各机组的如下特性参数：有功出力最大值、有功出力最小值、最大升负荷速度、最大降负荷速度、燃料消耗范围和煤气掺烧比例上限；
步骤二，确定自备电厂机组在不同煤气掺烧比下的能耗模型；
通过发电机组监控***从数据库服务器中获取构建自备电厂各机组的能耗模型所需的历史运行数据，包括各机组的动力煤气耗量、副产煤气消耗量和有功出力数据；
对上述数据进行预处理，将煤量或者高炉煤气量折合成为等热值的标煤量，获得机组在不同负荷不同燃料配比下的能耗数据组，并绘制能耗特性曲线；
根据曲线的特点，以机组有功出力P和煤气掺烧量D为自变量，标准煤耗量B为因变量，采用二次多项式曲线拟合的方法，来确定各机组的能耗模型，其模型表达式如下：
第i台纯燃煤发电机组：Bi＝aiPi 2+biPi+ci；
第j台纯燃气发电机组：Bj＝ajPj 2+bjPj+cj；
第k台气煤混烧发电机组：Bk＝akPk 2+bkPk+ck+ekDk 2+fkDk+gkPkDk
其中，B表示机组的标煤耗，P为机组的有功出力，D分别为机组的煤气消耗量，a,b,c,e,f,g为机组能耗模型的特性参数，可通过参数辨识的最小二乘法来确定；
步骤三，设定整个优化调度周期所包含的时段数，获取机组优化调度计算所需的输入数据：包括调度周期内企业电力负荷需求预测曲线、富余煤气供应曲线、生产和检修计划、外购送电计划、机组的启停状态、可用状态、固定机组出力计划和可调整机组出力计划数据；
步骤四，以设定数量的时段内，以整个自备电厂供电成本最小为目标，建立钢铁企业自备电厂多类型发电机组联合电优化调度模型；所述优化调度模型包括目标函数和约束条件；
所述目标函数为：以全周期内总供电成本最小为目标函数，具体包括燃料费用、副产煤气的放散惩罚费用、机组运行维护费用、外购电费用及外送电收益；
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式中，T为一个调度周期内所包含的时段数目，NG表示自备电厂机组的数目，Ng表示副产煤气的数目，Cg表示副产煤气g的价格，表示机组i在t时段副产煤气g的消耗量，CCoal表示外购燃料煤的价格，表示机组i在t时段燃料煤的消耗量，CM,i表示第i发电机的制造费用包括设备折旧、维修费用，人工薪酬，与机组有功出力大小成正比关系，Pi,t表示机组i在t时段的有功出力，Crel,g表示副产煤气g的放散惩罚价格，Rg,t表示副产煤气g在t时段的放散量，Pw,t表示企业电网在t时段的关***换功率，Cb,t为t时段的外购电价，δt为0,1量表征有无外供电，Cs,t为t时段的外送电价；
所述约束条件包括：机组能耗模型、电力平衡约束、机组容量约束、机组负荷变化速率约束、燃料消耗范围、煤气掺烧比例限制约束条件；
1)电力平衡约束
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式中，PD,t表示在t时段的电力负荷总需求；
2)机组容量约束
Pi min≤Pi,t≤Pi max,i＝1,2,...,NG
式中，Pi min和Pi max分别为机组i的最小和最大负荷；
3)机组负荷变化速率约束
-URi≤Pi,t-Pi,t-1≤DRi,i＝1,2...NG
式中，URi和DRi为机组i在一个时段内能增加的最大负荷和能减小的最大负荷；
4)机组燃料消耗约束
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式中，Fi g,min和Fi g,max分别为机组i消耗副产煤气g的最小和最大值；
5)煤气掺烧比例约束：
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式中，αi表示机组i对煤气掺烧比例的上限要求，hg和hcoal分别表示副产煤气g和外购燃料煤的热值；
6)富余煤气供应约束
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式中，Ft g,max为副产煤气g在t时段的用量上限；
7)关口功率约束：
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式中，分别表示企业内网与外网关***换功率的上限；
步骤五，采用自适应粒子群算法对所述优化调度模型进行求解，以得到所述自备电厂在当前电力负荷需求和煤气供给下各机组的出力计划和燃料分配计划以及***外购送电方案；具体实现过程如下：
Step 1：参数设置：输入发电机参数、不等式约束的上下限值及电力负荷需求数据，设置粒子群算法中的相关参数、变量范围及最大迭代次数；
Step 2：初始化种群；群体中每个个体都是该优化问题的一个解决方案，由一组决策变量即各机组的有功出力、燃料消耗量以及关口功率组成；在各决策变量可行域变化范围内随机产生一个初始种群，并计算整个粒子当前全局最优值和每个粒子的当前个体最优值；
Step3：计算当前种群各个体的适应度值，并计算局部最优值和全局最优值；
Step4：对粒子群算法的控制参数即惯性权重和加速因子进行自适应动态更新；
Step5：更新当前种群的每个粒子的速度和位置；
Step 6：约束处理：对当前种群中的每个个体，判读其是否满足所有的约束条件；对得到不可行方案，即不满足约束条件的个体，根据启发式策略对其逐步调整，使其满足所有的约束条件；并根据目标函数评估更新后的所有个体的适应度值；
Step 7：变异：为了增加种群的多样性，采用自适应变异机制；首先，对种群中的每个个体，根据差分变异和高斯变异两种不同变异算子产生两个不同的变异向量；然后，将这两个变异向量的所对应的适应值和当前个体的新适应值进行比较，根据贪婪原则选择适应度最优者作为下一代；
Step8：根据更新后的当前个体，计算其局部极值以及整个种群的全局极值；
Step 9：判断是否达到迭代停止条件，如满足，则最后一次迭代的全局值中每一维的权值即为所求的；若不满足，转向Step 5，算法继续迭代，直至满足条件；
步骤六，生成最终各机组的发电计划、煤气分配计划和外购送电计划及最优综合目标函数指标。
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Granted publication date: 20170912 Termination date: 20201212 |
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