(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211203602.8 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 湖北工业大 学 地址 430068 湖北省武汉市洪山区南李路 28号 (72)发明人 黄文涛　王宇　刘子旻　刘毅　 何立勋　郑青青　叶泽力　刘宗　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 鲁力 (51)Int.Cl. H02J 3/38(2006.01) H02J 3/46(2006.01) H02J 3/14(2006.01) G06F 30/27(2020.01)G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种鲸鱼算法优化新型电力系统抽水蓄能 的装机容 量最优规划策略及系统 (57)摘要 本发明提出了一种鲸鱼算法优化新型电力 系统抽水蓄能的装机容量最优规划策略及系统。 在新能源高占比的新型电力系统中,抽水蓄能可 弥补新能源 出力的波动性和随机性带来的不足。 合理根据某 地区的负荷预测情况， 并结合风电机 组， 光伏机组和火电机组的出力特性与抽水蓄能 自身调峰特性， 建立最大消纳新能源， 减少碳排 放的目标函数， 通过鲸鱼优化算法模拟鲸鱼觅食 的三个阶段来规划该地区不同程度新能源渗透 率下的抽水蓄能装机容量， 以达到清洁能源消 纳， 节约成本的目的。 权利要求书5页 说明书10页 附图3页 CN 115513999 A 2022.12.23 CN 115513999 A 1.一种鲸鱼算法优化新型电力系统抽水蓄能的装机容量最优规划策略， 其特征在于： 包括以下步骤 根据某地区负荷数据， 以全天24个时刻点得到日负荷曲线， 分析负荷的变化趋势,以及 各种负荷分布的时间点,可以根据曲线来 规划抽水蓄能参与调峰的容 量和时间点； 考虑新能源消纳和碳排放问题， 将包含： 弃光惩罚成本,弃风惩罚成本,碳排放成本以 及抽水蓄能的抽水成本和运行成本的总成本作为目标函数； 在新型电力系统下， 规划不同方案下的新能源占比， 并根据不同机组特性设置约束条 件， 结合负荷需求， 设置与之相对应的装机容 量； 根据抽水蓄能电的工作原理， 推导出其抽水成本及运行成本； 利用鲸鱼优化算法的包 围猎物、 螺旋狩猎和搜索 食物三个行为阶段， 收敛到的个体位置为全局最优解,即为新型电 力抽水蓄能装机容 量最优解， 此时总成本最小； 判断是否满足最大迭代次数， 进而获得最佳的装机容量， 若不满足， 则重新循环一次； 检查最优配置是否符合风机、 光伏、 火电以及抽水蓄能的约束 条件， 若符合约束 条件即为最 优解， 输出最优容 量配置方案； 若不满足， 重新进行循环。 2.根据权利要求1所述的鲸鱼算法优化新型电力系统抽水蓄能的装机容量最优规划策 略， 其特征在于： 目标函数以新型电力系统系统总成本最小为目标， 表示 为 C＝C1+C2+C3+C4 C1为弃光惩罚成本和弃风 惩罚成本之和 式中： ， Cw为弃风惩罚系数， Cpv为弃光惩罚系数， Pw‑q(t)、 Ppv‑q(t)分别为t时段弃风、 弃光 功率； C2为碳排放成本： C2＝CtaxEi(Pfi) Ei(Pfi)＝aPfi2+bPfi+c a、 b、 c碳排放系数， Ei(Pfi)为给定时段 内火电机组的碳排放量， Ctax是碳税的市场价格, 取50元/t C3为抽水蓄能电站抽水成本： 抽水蓄能的抽水功率和抽水电价与抽水成本密切相关， 即 式中， Cpi为i时段的抽水蓄能的抽水电价， 元/(MW ·h)， Cpi＝0.25Ci， Ci为i时段的分时 电价， 元/(MW ·h)； Pip为i时段抽水蓄能的抽水功率(MW)； Δt为时间间隔(h)， C4为抽水蓄能 电站运行成本： C4＝FPPp‑power Fp为抽水蓄能单位 容量运行成本， Pp‑power为抽水蓄能装机容 量。 3.根据权利要求1所述的鲸鱼算法优化新型电力系统抽水蓄能的装机容量最优规划策 略， 其特征在于： 约束 条件包括系统功 率平衡约束、 火电机组约束、 风光组约束、 抽水蓄能功 率约束以及水库容 量约束。权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115513999 A 24.根据权利要求1所述的鲸鱼算法优化新型电力系统抽水蓄能的装机容量最优规划策 略， 其特征在于： 系统功率平衡约束基于以下公式： Ph(t)+Pw(t)+Ppv(t)+Pf(t)＝PLD(t)+Pp(t) 式中： Ph(t)为抽水蓄能输出功率， Pw(t)为风力输出功率， Pf(t)为火电厂的输出功率， Ppv(t)为光伏输出功率， PLD(t)为新型电力系统负荷,PP(t)为抽水蓄能消耗功率； 火电机组约束基于以下公式： Pfi,min≤Pfi(t)≤Pfi,max 式中： Pfi,max， Pfi,min别为第i台火电机组的最大,最小出力； Pf(t+1)‑Pf(t)≤ΔPf,upΔt Pf(t)‑Pf(t+1)≤ΔPf,downΔt 式中： ΔPf,up为火电机组的向上爬坡率， ΔPf,down为火电机组向下爬坡率； 风， 光组约束基于以下公式： 0≤Ppv(t)≤Ppv‑power 0≤Pw(t)≤Pw‑power 抽水蓄能功率约束基于以下公式： 分别为抽水蓄能允许的最大、 最小发电功率， 分别为抽水蓄能允许 的最大、 最小抽水功率； uh,t表示t时段抽水蓄能是否在发电,up,t表示t时段抽水蓄能是否在 抽水； 抽水蓄能机组不能同时进行抽水与发电， 需进行约束如下： uh,t+up,t≤1 水库容量约束基于以下公式： rmin≤rt≤rmax 其中， r为t时刻水库容 量， rmin,rmax为水库容 量上下限。 5.根据权利要求1所述的鲸鱼算法优化新型电力系统抽水蓄能的装机容量最优规划策 略， 其特征在于： 采用鲸鱼优化 算法进行计算时， 当t<T时， 自动更新参数A、 C、 l、 p以及a； 当p<0.5时， 在A<1时， 根据 “搜寻猎物阶段 ”更新 鲸鱼位置， 在A≥1时， 根据 “螺旋狩猎阶段 ”更新鲸鱼的位置； 根据p来决定座头鲸按照 哪种 阶段行动， 这样可以达到收缩包围和螺旋狩猎同步更新； 当p≥0.5时， 根据 “包围猎物阶段 ” 更新鲸鱼个体位置计算当前 的总成本， 记录当前座头鲸位置， 对应当前方案下 的最佳抽水 蓄能装机容 量， 当t<T， 则进入步骤5， 若t>T则令t＝t+1， 重新回到步骤3； 包围猎物： D＝|C·Xq(t)‑X(t)| X(t+1)＝Xq(t)‑A·D 式中X表示 当前座头鲸位置向量， Xq为当前最佳的座头鲸位置向量， t是当前迭代次数， A 和C为系数向量， 表达式为： A＝2a·r‑a权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115513999 A 3