含抽水蓄能电站系统的调峰经济调度研究matlab程序（粒子群算法）
参考文献：抽水蓄能电站的最佳调度方案研究
调峰电源的优化调度是促进电力系统安全稳定运行，实现可靠供电的要措施。因为目前我国的调峰电源严重不足，尤其是在丰水期，水电机组一般参与调峰工作，所以电源的优化调度成为解决电力负荷峰谷差不断增大问题的重要举措。抽水蓄能电站是目前电网应对负荷大幅度变化的最好选择，调度部门需要高度重视抽水蓄能电站的调度工作，从而保证电网安全稳定运行、电气设备安全运行和供电质量，合理利用资源和能源。本章针对目前电网的主要电源结构，首先对电网调度的内容进行深入分析，建立各调峰电源的日前经济调度数学模型，包括建模思路、目标函数、约束条件等。
1 基于调峰的新型经济调度模型
本文研究混合发电系统中的调峰电源主要是火电机组和水电机组，在丰水期避免弃水调峰，普通水电机组不参与调峰，抽水蓄能机组配合火电机组联合调峰；枯水期，部分水电机组空闲，具有调节功能水电站根据其库容优先参与调峰，其作用类似于抽水蓄能机组，只是缺少了抽水蓄能的环节。因此，在这里讨论的调峰电源调度主要针对火电机组和抽水蓄能机组，转换为水火调峰协调运行。
（一）目标函数
电网从自身利益出发，保证国民生产、生活用电不受影响的前提下，追求以最小的支出满足电网对电能的需求。因此建立以购电费用最小为目标的电力系统调峰经济调度模型
（二）约束条件
在整个系统的运行过程中，除了必须满足机组运行的约束条件外，电网调度人员在进行电网调度时还需要考虑系统稳定运行的各项条件，保证电能的及
时供应和屯网的安全运行，主要的约束条件有系统稳定运行约束和机组自身特性参数约束。
（1）系统稳定运行约束1）功率平衡约束在整调度平衡时段内，系统中所有机组的输出功率必须与系统的负荷需求相一致，即
2）线路传输功率约束
3）旋转备用容量的约束
（2）机组自身特性参数约束
1）机组功率约束
2）机组爬坡速度率约束
机组的爬坡速率是指某台发电机组在一个时段内可以升高或者降低的发电
出力。从发电机自身的结构特性和技术约束出发，机组在运行或启停过程中，都存在出力变化的最大限制，所以组出力变化不能超出这个限值。这是调峰调度需要考虑的重要条件，如果机组最大爬坡速度率不能满足电网负荷变化对其要求，则该机组不适合用于此时系统调峰。
3）最小停时间约朿根据机组的运行维护手册，对于所冇非事故性跳闹而转为停机或运行状态的机组，都需要经过定的时间后，才能将其重新后动或停机，机组的最小停时叫约束条件为：
以上为所有运行电源都需要满足的基本约束条件，实现调峰任务需要通过
添加调峰出力约束对系统短期经济调度模型进行修正。此外，抽水蓄能机组为水力发电，还需要考虑以下平衡和限制条件：
（1）水力平衡
（2）流量限制
（3）库存水量限制
（4）流量与水位关系
（5）发电与耗电计算发电况吋，时段内均发电水头计算：
2 算例
1）火电参数
2）抽蓄参数
3）水电参数.
4）负荷
3 程序运行结果
1）电平衡
2）迭代曲线
3）火电出力
4）各机组出力曲线
5）抽蓄出力
4 matlab程序
%% 抽水蓄能电站的最佳调度方案研究 杨慢慢，火+水+抽
% 粒子群算法版
% 变量定义如下：
% 决策变量：火电出力,抽蓄出力
% x=[Pf(6*24)，Pc(2*24)];
clc;
clear;
close all;
%% 算法参数
parameter;
nVar=7*24; % Number of Decision Variables
VarMin=[ones(1,24)*P_minfire(1), ones(1,24)*P_minfire(2), ones(1,24)*P_minfire(3),ones(1,24)*P_minfire(4),...
ones(1,24)*P_minfire(5), ones(1,24)*P_minfire(6),ones(1,24)*(-300)]; % Lower Bound of Variables
VarMax=[ones(1,24)*P_maxfire(1), ones(1,24)*P_maxfire(2),ones(1,24)*P_maxfire(3),ones(1,24)*P_maxfire(4), ...
ones(1,24)*P_maxfire(5),ones(1,24)*P_maxfire(6),ones(1,24)*300]; % Upper Bound of Variables
MaxIt=500; % Maximum Number of Iterations
nPop=500; % Population Size (Swarm Size)
%% 计算
[ bestPosition, fitValue ] = ...
PSOFUN( @fun_objective,nVar,VarMin,VarMax,MaxIt,nPop );
x=bestPosition;
[f,fun,fun1,fun2,six,two,g,g1,h]= jieguo(x);
f
six
two
fun
fun1
fun2
% g;
% [mg ng]=max(g)
% g1;
% [mg1 ng1]=max(g1)
% h;
% [mh nh]=max(h)
%% 各个决策变量的含义
Pfl=six(:,1);
Pf2=six(:,2);
Pf3=six(:,3);
Pf4=six(:,4);
Pf5=six(:,5);
Pf6=six(:,6);
%抽蓄1
Pc1=two(:,1);
。。。。。。。。。。略
