A Lagrange-Based Multi-Objective Framework for Wind–Thermal Economic Emission Dispatch

doi:10.3390/pr13092814

2025-10-01

Litha Mbangeni *

Senthil Krishnamurthy

DOI：10.3390/pr13092814

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摘要

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风电厂的经济调度通过在不同热力与风力发电机组间分配功率、满足负荷需求，同时满足电力系统的等式和不等式约束，在降低电力生产成本方面发挥着作用。将风电厂纳入经济调度模型可以显著降低电力生产成本并减少二氧化碳排放。本文将燃料成本和排放量最小化作为经济调度问题的目标函数，并采用B矩阵考虑输电损耗。燃料成本和排放准则函数的二次模型在未考虑阀门点加载效应的情况下进行建模。同时考虑了风力和常规发电单元的有功发电限值。此外，基于不完全伽马函数提供了一种封闭式表达式，以定义风电的影响，其中包括风电成本，并利用基于Weibull的概率密度函数来涵盖可用风电的过高或过低估计。本研究提出了拉格朗日算法来解决风-热经济排放调度（WTEED）问题。针对WTEED问题开发的拉格朗日经典优化算法通过包含6、10和40个发电单元的IEEE测试系统进行了验证。所提出的WTEED问题求解的拉格朗日优化方法与文献中报道的其他启发式优化方法相比，在经济和环境性能方面均显示出显著改善。具体而言，在IEEE 6单元系统中，燃料成本平均降低了4.27%，表明电力调度更具经济性。此外，在IEEE 40单元系统中，排放成本平均降低了22%，反映了更好的环境合规性和可持续性。这些结果突显了所提出方法在实现成本最小化和排放减少之间的平衡折衷方面的有效性，并在相似测试条件下优于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）等多种现有启发式技术。研究结果表明，所提出的拉格朗日经典方法对于凸风-热经济排放调度问题具有高效性和准确性。