多目标环境经济发电调度的标准化法向约束方法

将标准化法向约束(normalized normal constraint,NNC)方法用于求解电力系统环境经济发电调度问题,同时考虑发电调度的发电成本和污染气体排放量最小两个优化目标。通过NNC方法将发电调度的多目标优化问题转化为一系列的单目标优化问题,求解这些单目标问题得到完整、均匀分布的Pareto解集,然后采用伪权向量法从中选择出满意的折中解。结合NNC方法粗粒度空间上可并行的计算优势,将其采用多核并行计算技术加以实现,以提高其计算效率。对IEEE-30和IEEE-118系统测试,验证该方法的有效性和可行性,采用多核并行计算实现后,可以快速、完整地得到环境经济发电调度多目标优化问题均匀分布的Pareto解集,具有广阔的应用前景。     

梯级水电站群长期优化调度多核并行混沌模拟退火差分演化算法

针对标准差分演化算法全局搜索易陷入局部最优问题,利用混沌理论和模拟退火算法的优点对差分演化算法进行改进;同时,为提高算法的求解效率,结合Fork/Join并行框架,提出了梯级水电站群长期优化调度多核并行混沌模拟退火差分演化算法(PCSADE)。该算法利用混沌理论随机性和遍历性强以及模拟退火算法局部搜索能力强的特点,采用混沌理论生成差分演化算法初始种群且对其控制参数进行动态调整,并利用模拟退火算法Metropolis准则替代差分演化算法中的选择操作,提高了差分演化算法的寻优能力;采用基于分治策略的Fork/Join并行技术将复杂计算任务分为多个子任务,实现了算法的并行计算求解。红水河流域14座水电站实例计算结果表明,PCSADE能够充分利用多核资源,显著提高优化解质量和计算效率,是求解水电站群长期优化调度问题的一种有效可行的方法。     

并行动态规划和改进遗传算法在水库调度中的应用

多核处理器的日益普及为并行计算提供了条件,将并行计算与动态规划相结合,用OpenMP编程模式实现动态规划的并行计算,可大大提高计算效率。采用遗传算法求解优化问题,初始种群优劣直接影响到求解效率,采用广度变异和分层进化模式生成初始种群,可有效改进初始种群的鲁棒性,提高了遗传算法求解效率。将上述两种优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

基于并行动态规划的水库发电优化

动态规划是水库发电优化调度研究中的经典方法。为了提高动态规划算法计算性能以及适应多核计算技术发展趋势,本文在分析传统串行动态规划算法计算特点的基础上,建立基于主从模式的并行动态规划模型,并将其运用到水布娅水库的发电优化计算中。计算结果表明,在多核运算平台下,并行动态规划算法能够充分利用多核资源,有效提高算法计算效率,缩短计算时间。     

基于多核并行的中期火电开机优化算法

以指定时间段内参与计算电站的装机利用小时数相等为目标建立中期火电开机优化模型.针对问题的多状态、多阶段决策优化的特点,结合基于分治策略的Fork/Join框架,提出了多核并行的中期火电开机优化算法.该算法将原问题划分为规模较小的多个子问题分别进行求解,每个子问题从启发式搜索获得的初始可行解出发,采用逐步优化算法(POA...     

梯级水电站优化调度的变阶段逐步优化算法

逐步优化算法(POA)在求解梯级水电站联合优化调度中,其优化结果受初始解的影响较大,不同的初始解对优化迭代过程的收敛性影响不同,导致优化结果可能陷入局部最优。针对这一问题,本文在深入分析POA寻优机制的基础上,探求了影响算法全局收敛能力的关键因素,揭示了POA的两阶段寻优策略和梯级水电站优化调度在求解两阶段问题时传统的"自上而下逐电站"寻优模式对算法收敛能力的影响规律,进而提出了基于逐步差分和变阶段优化改进策略的变阶段逐步优化算法,有效消弱了原始算法在求解梯级电站联合调度问题中对初始解的依赖性,在一定程度上保证算法收敛于全局最优解。实例研究表明所提算法优化得到的梯级发电量比POA算法提升0.15%左右,有效克服了原始算法的局部收敛问题,且改进算法效率更高,寻优结果更稳定。     

基于并行混合差分进化算法的梯级水库群优化调度研究

以差分进化算法(DE)为基本框架,结合混沌算法(CA)和蛙跳算法(SLFA)各自局部搜索优势以及多核并行计算技术(PC),提出一种新的并行混合差分进化算法(PHDE),即将DE与CA、SLFA进行有机融合,分别对精英个体进行混沌局部搜索和对较差个体进行蛙跳局部更新,且差分进化运算、混沌局部搜索和蛙跳局部更新均采用PC,以有效缩短计算时间。PHDE具有三点优势:一是保留了DE简单易行、收敛迅速的特点;二是继承了CA、SLFA的遍历性,能够避免早熟收敛现象;三是通过合理的并行模式,有效降低了计算时间。典型测试函数表明了PHDE的可行性、高效性和鲁棒性。实例研究表明,PHDE具有较好的优化性能和计算效率,为高效求解水库群优化调度问题提供了一种可行途径。     

基于大系统分解协调和多核集群并行计算的流域梯级水电中长期调度

为提高流域梯级水电的库容和电力补偿效益,建立了水电精细化调度模型,将各决策变量转换为状态变量的表达式,模型更加直观清晰,并应用水位约束空间收缩方法缩减寻优尺度。以分析各水电站特征及空间分布格局为切入点,基于大系统分解协调思想将流域梯级水电系统分解为多个子系统,并进行逐区调度和协调优化,从寻优空间降维的角度改善"维数灾"问题。分析优化调度动态规划方法的并行特征,搭建Matlab多核集群并行计算平台进行并行计算,提高算法执行效率。最后以乌江干流"4库7梯级"水电系统为例进行仿真,结果表明:应用大系统分解协调方法计算精度较高,降维效果明显,多核集群并行计算显著提高计算效率,具有较高的实用价值。     

电力系统静态安全最优潮流并行计算方法

针对大规模预防性安全约束最优潮流计算耗时长的问题,提出2种基于单机多处理器平台的粗粒度并行计算方法以提高求解效率。依据多预想故障计算过程相互独立的特点合理分解计算任务,平衡各核心负载,降低通信损耗,并利用MATLAB并行工具箱编写具有高并行度的程序代码,充分利用多核资源。得到的优化调度方案可使电网运行同时满足正常状态和N-1故障状态约束,使电力系统具备承受一定程度故障干扰的能力。3个系统的多预想故障设置方案的测试结果表明,所提算法在保证精确性和收敛性的基础上,加速效果明显,易扩展至多机集群架构。     

随机风电接入的电力系统动态经济调度多场景协同优化

针对随机风电接入的电力系统动态经济调度问题,采用场景法应对随机风电接入带来的不确定性,并以发电总成本最小为优化目标,结合多学科协同优化算法的核心思想建立基于多场景解耦的电力系统动态经济调度协同优化模型。引入动态松弛算法求解模型的系统级优化问题,有效克服传统多学科协同优化算法的不足;采用网格计算工具并行求解由多场景构建的子学科优化问题,大幅提高求解规模和计算效率。含风电的IEEE 39节点系统仿真结果表明,所提模型是可行有效的,并且优化效果要优于基于GAMS-BARON求解器的传统场景法。     

溪洛渡—向家坝—三峡梯级水电站中长期优化调度研究

溪洛渡、向家坝、三峡组成梯级水电站群,在建立中长期优化调度模型时不仅需要考虑各水电站间存在的电力、水力联系,还要考虑水库的防洪、航运等综合任务。提出了适合溪洛渡—向家坝—三峡梯级水电站的中长期优化调度的数学模型,并采用引入罚函数的逐步优化算法(POA)对模型进行有效求解。求解模型时考虑了各种约束,求解结果表明,收敛效果好,能够得到满意的优化结果。     

基于鲁棒优化的含径流式小水电的电力系统安全经济调度

针对径流式小水电出力具有一定的随机波动性,其不确定性致使系统存在安全风险,运用鲁棒优化理论,考虑盒式不确定集合刻画出力的不确定性,在传统安全经济调度模型基础上,建立了一定安全约束下的鲁棒优化安全经济调度模型.为便于求解,采用对偶理论,将安全约束条件中不确定量转化为确定量,得到易求解的计算模型.IEEE-30节点系统仿真,得出了不同波动值下的安全经济调度值,说明了该方法的可行性.     

考虑经济性与可靠性的大小水电短期协调消纳模型

在多级输电断面限制的富水电地区,开展大小水电的协调调度是提高水电整体消纳量的重要举措,但同时大规模小水电的并网也给电网运行带来了风险。为此,文中构建了兼顾系统经济性和可靠性的大小水电协调消纳模型,从可消纳电量、网损和梯级蓄能三方面衡量系统的经济性,并引入电力不足概率评估系统可靠性。模型求解方面:为准确表征系统可靠性,基于实时运行状态进行评估,并采用蒙特卡洛模拟求解;然后,通过梯级负荷切分与再分配的组合原理生成可行初始解,并采用考虑约束容忍度的改进粒子群优化算法求解协调模型,提高了搜索效率。实际应用表明,该模型可有效利用梯级大中型水电的调节能力,协调地区小水电送出,提高系统运行可靠性和水电整体调度效益。     

水电系统中多目标模糊优化分配模型

以水电系统中发电机组担任基本负荷和调峰的双重作用为背景,以电力市场下水电机组的能源消耗最小和成本节约最大为双目标的有功经济负荷分配为目的,利用模糊算法中最大隶属度原理,提出了对双目标进行优化的模型。该方法在复杂系统中多种条件约束下,可以对非线性规划问题在求解时缺乏通用有效方法的情况下,运用泰勒级数使多目标的非线性规划问题转化为单目标的线性规划问题进行求解,使问题简单化。该方法运用于水电系统中多约束条件下的双目标优化,考虑到发电商与用电户之间的综合因素,使单位能耗的效益得到提高,反映了电价对调度的影响。文中通过IEEE30系统中18个节点的模型对考虑单目标和双目标负荷的经济分配进行比较,结果证明其方法对整体的效益优于后者,验证了该方法的正确性和有效性。     

An improved partheno genetic algorithm for multi-objective economic dispatch in cascaded hydropower systems

The multi-objective economic dispatch (MOED) problem in cascaded hydropower systems is a complicated nonlinear optimization problem with a group of complex constraints. In this paper, an improved partheno genetic algorithm (IPGA) for resolving the MOED problem in hydropower energy systems based on the non-uniform mutation operator is proposed. In the new algorithm, the crossover operator is removed and only mutation operation is made, which makes it simpler than GA in the genetic operations and not generate invalid offspring during evolution. With the help of incorporating greedy selection idea into the non-uniform mutation operator, IPGA searches the solution space uniformly at the early stage and very locally at the later stage, which makes it avoid the random blind jumping and stay at the promising solution areas. Finally, the proposed algorithm is applied to a realistic hydropower energy system with two giant scale cascaded hydropower plants in China. Compared with other algorithms, the results obtained using IPGA verify its superiority in both efficiency and precision.     

梯级水电站群优化调度控制研究及解决方案

研制了分层的乌江梯级水电站群优化调度控制系统,由3个子系统组成:水情测报系统、水库调度系统和梯级远程集中监控系统。将调度控制的优化分解为3个子系统的优化控制。运用了梯级最大发电量、梯级最大蓄能量和梯级各电站最小库水位越限程度3个优化准则,并针对各个优化准则建立了相应的数学模型。在对适用于梯级水电站群优化调度计算的各类优化算法进行分析并结合实际运用情况的基础上,提出应优先考虑采用改进动态规划算法求解梯级水电站群优化调度问题。实际运行情况表明,优化调度控制大幅提高了乌江梯级水电站群的经济效益和运行管理水平。     

基于日调峰模式的梯级电站长期调峰效益模型

多源电网环境下水电调峰能力的充分发挥能带来更大的经济效益。考虑水电站年内不同时段日调峰曲线存在差异性,首先基于日调峰运行数据利用场景同步回代缩减方法提取了单峰、双峰及月典型三种典型日调峰曲线及发生概率,其次拟合三种模式下的调峰电价曲线并依据调峰利用小时数生成调峰电价系列,最后构建梯级电站长期调峰效益优化模型并以动态规划求解。以三峡–葛洲坝梯级水电站为研究对象,计算结果表明,该模型能较好地在水电站长期调度中反映短期调峰模式的影响,显著提高调峰效益,为长期调度方案的制定提供决策支持。 关键词：日调峰模式;调峰电价曲线;调峰效益模型;场景缩减技术;优化调度     

嵌套优化技术在多市场下梯级水电站中长期电能优化配置中的应用

本文建立了梯级水电站中长期电能优化配置模型,并运用改进的逐步优化算法（POA）和最大元素法相结合的嵌套优化技术对其进行了求解,该方法是在POA进行到两阶段寻优时分配电量,避免了计算结果陷入局部最优,最后对计算结果进行了最优性检验,确保结果是最优解。仿真实例表明,该方法编程容易,计算速度较快且结果合理。