直流锅炉快速变负荷磨煤机启停优化

针对大型机组频繁变负荷时磨煤机快速响应的自动启停问题,构建了磨煤机启停过程数学模型.针对该模型特性,对标准粒子群算法进行改进,并对磨煤机启停优化过程进行仿真试验,得到经改进粒子群算法优化后的磨煤机启停状态.将仿真计算得到的磨煤机出力电耗与某电厂1 000 MW机组磨煤机现场运行数据进行对比,结果显示优化后的磨煤机启停组合方式能满足机组运行对磨煤机出力的要求,磨煤机每天可节电6.8％.     

改进人工鱼群算法在配电网网架规划的应用

针对配电网网架规划组合优化复杂性的问题,在网架规划中以人工鱼群算法的寻优框架为基础进行优化。针对人工鱼群算法自身上的不足,对人工鱼群的行为中觅食、集群和追尾等行为进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型的优化解,并与遗传算法及粒子群算法等做对比。实验结果表明了该改进的可行性和有效性。     

基于二进制微分进化算法和目标函数分解的大规模机组组合求解

为了避免在机组组合求解过程中将机组启停计划和负荷经济调度两者形成内外双层嵌套求解,从而导致计算比较耗时的问题,引入启运机组的总平均燃料成本和系统旋转备用剩余量这2个可调节的子目标,将传统的机组组合模型分解成2个独立的优化目标,构建了一种基于目标函数分解的二阶段可独立求解的机组组合模型。采用一种改进的二进制微分进化算法对第一阶段的机组启停计划目标进行求解,对每个代表机组启停状态的个体编码采用机组最小启停时间约束、旋转备用约束、机组去组合等处理机制,有效保证了每个解的有效性并缩小了算法的搜索空间。根据求解得到的机组启停状态,采用半定规划法求解第二阶段的负荷经济调度目标。采用经典的测试算例验证了所提方法在大规模机组组合求解中的有效性。     

改进混沌离散粒子群与等微增率的机组组合优化

针对火电机组组合问题具有非线性、离散性、随机性以及高维、非凸等特点,提出一种适用于求解大容量火电机组组合优化问题的改进混沌离散粒子群优化算法。基于改进混沌离散粒子群算法来确定机组启停决策变量,采用跟踪负荷变化并引入修正策略来修正机组启停决策变量,提高算法的效率和解的精度。采用Kuhn-Tucker最优性条件对等微增率进行改进,使其分配结果满足爬坡及出力上下限要求。通过改进的混沌离散粒子群与等微增率混合嵌套,分别对外层机组启、停状态变量和内层负荷分配进行交替迭代优化。仿真算例表明,所提出的算法在求解机组组合问题时具有较强的全局搜索能力和适应性。     

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术。然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷。针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性。     

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术.然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷.针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进.以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性.     

一种适合于电力系统机组组合问题的混合粒子群优化算法

该文针对机组组合问题，提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法包含3个重要的方面：通过在算法迭代过程中对松弛后的0、1变量与机组有功出力变量并行地进行优化，避免了由于决策变量过多造成的维数灾难题；引入变动阈值，解决了在寻优过程中粒子的值出现振荡时可能会丢失机组有效启停状态的问题：在粒子群优化算法中引入启发式变异技术，有效地处理了机组启、停时间的约束并提高了粒子群优化算法的全局收敛能力。文中通过对2个算例的计算及与其他算法进行的比较结果，验证了所提出的混合粒子群优化算法具有更好的全局收敛性。     

一种用于机组组合问题的改进双重粒子群算法

为了更经济快速地解决机组组合问题,提出一种改进双重粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,包含离散部分和连续部分。离散PSO分时段优化机组的启停状态,在种群更新时加入了临界算子,改进了可行解的判别条件,各机组出力最低值的和要在一定程度上低于负荷需求值,并考虑机组启停时间的向前继承和向后约束。连续PSO用于启停状态确定过程中和确定后的负荷分配,考虑功率平衡约束、热备用约束和机组的出力上下限约束。求解经济负荷分配时,利用罚函数的方法满足机组的爬坡速率约束,最后得到煤耗最小值。采用2个24时段的算例进行仿真,实验结果表明新算法减少了搜索量,提高了收敛速度,并为机组组合问题提出了新思路。     

基于改进人工鱼群算法的含大规模风电电网无功优化

针对大规模风电的波动性和随机性对电网无功电压优化初值影响较大,使无功优化求解不能充分考虑电压越限节点,而过早收敛,最终不能得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法对含大规模风电的复杂电网进行无功电压优化.在算法流程初期将类似遗传算法的变异机制引入其中,用以优化调整人工鱼群,在算法流程后期应用自适应可见域及步长的方法解决人工鱼群算法计算后期容易出现的陷入局部最优解以及收敛速度慢的问题.最后以接入大规模风电的甘肃电网为例,应用常规输电网动态无功优化模型,对文中的改进人工鱼群算法进行实例验证,从而证明算法的可行性和有效性.     

基于PSO-GA算法的电力系统机组组合研究

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题,因此求解非常困难。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO算法的优势在于操作简单,可调参数少易于实现而又功能强大。该文采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题,用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题,并对最小开停机时间及启停费用进行了处理,使得运算速度大大加快。方法的可行性在10台机组系统中检验。模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点。     

风蓄火联合运行电力系统动态经济优化调度

针对风电的波动性和反调峰特性,为减少火电系统调峰压力,考虑到抽水蓄能机组启停迅速、工况转化灵活等良好的运行特性,建立风电-抽水蓄能电站-火电站联合调度模型。以充分利用清洁能源、降低系统运行成本和火电机组平稳运行为目标建立多目标优化调度模型,充分发挥抽水蓄能机组在电力系统中的调节作用。以避免系统容量冗余、避免火电机组频繁启停和低负荷运行为原则,确定火电机组调度台数。利用引入maxmin函数和ε支配的改进多目标粒子群算法对模型进行求解。通过算例分析,研究抽水蓄能机组的运行效益及联合调度时抽水蓄能机组的调度运行规律和各类机组间的配合运行特点,计算结果表明模型能够为充分利用风电提供良好的调度运行策略,具有一定的实用性。     

适用于大规模系统的两阶段机组组合优化方法

提出一种两阶段优化方法以简单、快速、有效地求解大规模系统的机组组合问题。首先,针对传统PL法排序指标单一,不能全面评价机组运行费用的不足,引入可调发电机组煤耗、机组最大出力、机组启动成本三个指标,全面反映发电机组的经济性;其次,不同于传统PL法先安排机组启停满足旋转备用,再调整机组状态满足最小启停时间,同时考虑这两个约束,以更好地实现优先开启运行费用较小的机组;最后,在经济调度阶段提出一种考虑机组爬坡率的功率平衡调整策略,保证粒子的多样性的同时避免快速收敛到局部最优解,提高最终解的质量。将所提方法应用于10机组、20机组、40机组、60机组80机组以及100机组24时段6个系统进行测试,并与其它方法进行对比,数值结果表明,所提两阶段优化方法计算快速、收敛性良好、能够有效解决大规模系统机组组合问题。     

用于机组组合优化的蚁群粒子群混合算法

提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子群算法求解多时段负荷的经济分配问题时,用一个粒子群处理一个时段的优化问题,通过共享粒子群间的惩罚项解决了机组爬升率的约束问题。10机和20机系统的仿真实验和分析结果验证了该方法正确性、有效性和优越性。     

计及可用输电能力的风电并网系统中STATCOM的双层优化配置

针对静止同步补偿器最佳安装位置与容量问题,建立了风电并网系统中计及可用输电能力、静态电压稳定性与投资成本的静止同步补偿器双层优化配置模型。基于后向削减法对风电出力进行场景划分,上层为多目标优化配置层,下层为最优潮流计算层;通过对多目标灰狼算法添加混沌初始化,引入粒子群算法中的速度计算方式等提出基于网格法的多目标灰狼粒子群算法以求解多目标优化问题。在IEEE 30节点上对建立模型进行计算,验证了所提模型的可行性和算法改进的有效性。     

基于混沌免疫接种粒子群算法的电力系统多目标无功优化

针对基本粒子群优化算法的收敛性能受初始粒子分布影响较大的问题,应用混沌优化理论具有遍历性的突出优点和人工免疫系统中接种疫苗的方法,即混沌免疫接种粒子群优化算法,将该方法应用于电力系统多目标无功优化模型求解.混沌免疫接种粒子群算法是采用混沌优化生成初始粒子即无功优化控制变量值,并选择其中较优的粒子作为初始粒子群,改善了随...     

基于解集动态分析含风电接入的多目标机组组合研究

风电的大规模接入给多目标节能减排发电调度带来了新的机遇和挑战。由于风电场出力具有随机性,采用置信区间简化风电场景模拟数量,考虑到多目标模型的复杂性,利用Benders分解技术对模型进行降维,设计一种基于解集动态分析的多目标自适应优化算法对降维后的多目标主问题进行求解,并提出一种提高模型整体求解效率的预处理机制加速收敛。仿真结果表明所提方法能够有效求解含风电的多目标机组组合问题,并验证了所提多目标算法和预处理机制在求解模型中的优势。     

基于原-对偶内点法和混合整数规划法的机组组合问题研究

电力系统机组组合能带来显著的经济效益,随着电力市场的不断发展,在电力系统优化运行中变得尤为重要。然而电力系统机组组组合问题是一个大规模、非凸、非线性混合整数优化问题,至今仍然没有找到一种理想的优化算法。因此针对其特点,采用了原-对偶内点法和混合整数规划法相结合的算法,首先利用混合整数规划法形成伴随规划来处理离散变量,再通过内点法求解伴随规划子问题和负荷经济分配,充分发挥了两种算法在求解机组组合问题上的优势。文中对标准10机组24时段系统算例进行了仿真测试并与之前的各种优化算法进行了对比,结果表明了本文算法模型解决机组组合问题的有效性和优越性。     

计及权系数影响的区域电网时段多目标调度优化策略

为了解决区域电网受风光机组出力的不确定因素影响的调度优化问题,提出了含风光机组在内的多电源多目标调度优化模型,目标函数中考虑了经济运行成本及环境治理成本,同时增加了备用容量和爬坡能力等约束。考虑权系数对多目标优化结果的影响,基于不同的负荷情况,对多目标优化的权系数进行动态选取,得到各阶段负荷下对应的权系数。该文将负荷分为基荷、腰荷及峰荷三种情况,根据模糊综合评价法对各种负荷情况动态确定权系数,以此提出四种优化方案。为了降低综合成本,在考虑了各种约束的前提下,利用改进的粒子群算法求解模型,求得四种方案下的分时段综合成本,并确定调度优化方案,同时得到运行周期内区域电网中机组出力的最佳策略,最后通过实例验证了所提基于动态权系数的多目标调度优化策略的有效性。     

基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平;采用求解精度高、使用灵活的免疫禁忌混合算法来进行单目标寻优,准确地获取了符合实际的全局最优解。通过对IEEE 30节点系统进行多次多目标最优潮流仿真计算,并将计算结果分别与单目标最优潮流计算及采用粒子群算法、免疫算法等其它算法的结果进行比较和分析,验证了该方法是解决电力系统多目标最优潮流问题的一种有效方法。     

基于交叉随机粒子群优化算法的机组组合优化模型

针对机组运行时故障的不确定性,利用威布尔失效概率函数来详细描述机组的故障概率,并以此为基础提出了兼顾机组故障率的机组组合优化模型。根据所建模型的特点,提出了带有随机权重和带有异步变化学习因子的粒子群算法,将机组组合问题划分为离散量和连续量两部分,通过在机组编码矩阵中进行交叉计算来解决机组组合问题。以5台机组24 h的机组组合优化问题为例进行计算,验证了所建模型的正确性及所提算法在求解机组组合优化模型时的有效性。