基于改进粒子群算法的节能调度下多目标负荷最优分配

在传统经济负荷分配模型的基础上,结合节能调度的宗旨,建立了系统有功网损最小和机组发电耗煤量最小的多目标负荷分配模型。该模型改进了基于Pareto最优概念的多目标粒子群算法,将其应用于多目标负荷最优分配,能对系统进行整体节能优化。IEEE 57节点系统仿真结果表明,该方法在满足系统的安全约束的同时,能降低系统网损和减少机组煤耗,有效节约能源。通过每次优化求得一组Pareto最优解集能够为决策者提供更多的有效参考,具有实际意义。     

考虑电网安全约束的节能发电调度

对传统电力系统经济调度模型进行修正.以发电成本、有功网损和污染气体排放量最小为目标,构建了节能减排环境下的多目标发电调度模型,模型中计及了支路潮流约束和系统备用约束.针对模型呈现出多目标、多约束、非线性的特点,结合多目标优化和多属性决策技术对其进行求解.利用自适应多目标差分进化算法求出Pareto最优集后,采用熵权决策法从中提取出最优调度方案.IEEE 30节点系统算例结果验证了所提发电调度方法的有效性.     

火电机组日前节能发电调度机组组合

机组组合是制定日前节能发电调度计划的重要内容,包括确定机组启停状态和经济负荷分配两方面,对此提出了制定火电机组组合的两种实现方法--分步优化和联合优化.前者基于机组排序表确定机组启停状态后再进行经济负荷分配;后者直接建立以能耗最小为目标、考虑多种约束的日前节能发电调度机组组合模型,采用启发式动态规划结合等微增率的混合算...     

安全约束条件下综合煤耗最优的节能调度算法研究

结合贵州电网实际,提出了一种电网节能调度两阶段计算新方法.该方法把经济调度分为两个计算阶段:第一段按一般的经典法求解,不考虑系统网损,发电计划由耗量特征排序和等微增率准则决定;第二阶段计算最小网损下的发电计划修正.为了维持机组调节的稳定性,将发电计划改变最小作为网损修正的目标之一反映在网损修正目标函数中.为验证所提方法的有效性,引用了贵州520节点系统进行测试.计算结果表明所提方法不但能有效减少网络输电损耗和发电机组燃料消耗,还能最大限度地减少发电机组的调节量,有助于维持机组稳定运行.     

基于源荷互动的含风电场电力系统多目标模糊优化调度方法

在深入研究负荷互动特性的基础上,发挥互动负荷对系统消纳风电正负波动的效用,将互动负荷视为可调度资源融入传统日前调度模型中。综合考虑互动负荷对系统运行成本和潮流分布的影响,建立了以运行成本和网损最小为目标的含风电场电力系统多目标优化调度模型,并引入模糊理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解,从而使发电侧和用电侧均能参与电网运行的资源优化配置。IEEE 30节点系统的仿真结果,验证了所提调度方法能够有效降低系统运行成本和网损,提高风电消纳水平。     

基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

基于模糊多目标优化的负荷优化分配研究

针对火电厂负荷优化分配,基于煤耗最小的单目标优化的局限性,提出了兼顾全厂煤耗最小和完成变负荷时间最短的双目标负荷优化分配模型,利用模糊理论将此双目标函数处理成相同约束条件下的单目标函数;然后用动态规划法求解,并将此结果同只考虑煤耗最小的单目标优化模型的结果相比较;最后对4台机组进行仿真。结果表明:采用多目标模糊优化设计对负荷优化分配效果良好。     

多负荷水平下含风电接入的配电网无功优化

由于风电输出功率的随机性,风电机组的大量接入给配电网无功优化带来更多不确定性因素。为了提高配电网无功优化对风力发电并网的适应能力,建立了多负荷水平下基于场景分析的考虑风电接入的多目标无功优化模型。该模型综合考虑了节省电能损失费用和节点电压偏差2个指标,将2个指标进行模糊化,采用最大化模糊满意度指标法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,然后采用自适应遗传算法进行求解。并以IEEE 33节点测试系统为例,计算和分析了在不同场景时最大负荷、一般负荷和最小负荷3种负荷水平下,电容器投切、系统有功损耗、节点电压以及节省电能费用情况。计算结果表明,所提出的无功模糊优化方法,在不同负荷水平、不同场景下改善电压质量和降损节能效果显著,适合多负荷水平下含风电机组的配电网无功优化需要。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

考虑降损和平抑峰谷的配电网储能电池Pareto优化模型

为发挥储能电池在配电网运行中降损及平抑峰谷的作用,建立了一种考虑降损和平抑峰谷的配电网储能电池Pareto多目标优化模型。该模型以配电系统中有功损耗最小和1天中各时段负荷方差最小为目标函数,以储能电池的充放电功率为控制变量,以罚函数的形式处理电池容量约束和静态安全约束。依据日负荷曲线获取储能电池最佳充放电时段,结合前推回代潮流计算方法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II）对多目标模型进行求解。基于最大满意度,在Pareto解集中分别分析了网损最小、削峰填谷效果最优和网损与削峰填谷折中最优3种优化方案,以获取不同的储能电池运行优化方案。最后,以IEEE33配电网系统为例,验证了所提方法的实用性和有效性,并分析了不同决策策略下运行方案的优劣,为配电网经济运行提供决策参考。     

分布式电源并网动态无功优化调度的研究

根据分布式电源并网的控制特性,将分布式电源设计为电压控制型和无功补偿型,考虑其与地区电网的电压无功控制手段相结合,参与地区电网动态无功优化调度。建立以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无功优化调度模型。在该模型中,通过构造模糊评价函数,将目标函数转化为对优化结果的满意度,并利用自适应权重法将综合目标进行归一化处理。最后采用改进遗传算法有效求解含分布式电源的地区电网动态无功优化调度策略。算例表明,提出的模型和方法是合理的,具有一定参考价值。     

基于区间不确定性的微网有功—无功联合优化调度

针对微网优化调度问题,首先,考虑到可再生能源(如风电、光伏等)功率预测和负荷预测的不确定性,以及微网系统中有功潮流和无功潮流的强耦合性,提出利用区间描述不确定性,并建立微网系统的有功—无功联合优化调度模型。然后,采用区间序关系模型转换方法,将基于区间不确定性的联合优化模型转换成一般的确定性优化模型,以便于优化问题求解。最后,为验证所提出的微网系统优化调度方法,利用专业优化软件(GAMS)在典型的微网系统算例上进行数值仿真试验,并结合试验结果分析区间不确定水平对微网系统运行成本及各微电源出力的影响。     

考虑SVC和储能接入电网的多目标协同经济调度

针对风电并网引起的电网功率波动和安全运行问题,提出一种考虑SVC和储能的多目标协同经济调度优化方法。以典型日运行为例,建立了以系统综合运行成本、电压偏差和系统网损最小为目标函数的经济调度多目标优化模型,在优化过程中对经济调度和无功优化模型的目标进行协同迭代,获取兼顾电网经济性和安全性的最优解,并将结果与利用权重系数法获得的Pareto前沿面进行对比分析,通过对IEEE RTS-24节点系统进行仿真分析,验证其算法的合理性和可行性。     

基于可中断负荷拍卖模型电力双边交易阻塞管理

提出了基于可中断负荷拍卖模型的电力双边交易阻塞管理构架,通过市场机制来确定最优的负荷削减程序.在该构架中阻塞调度过程可以分为三个阶段:调度前阶段、无约束调度阶段和考虑可中断负荷拍卖的阻塞调度阶段.在第三阶段,用户可以向调度机构提交各自的可中断负荷服务报价曲线.构建了阻塞调度模型,综合考虑了最小化所中断的负荷量和最小化向用户支付的可中断负荷服务费这两个优化目标.最后用算例对所提出的阻塞调度模型进行了验证.     

基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配研究

负荷优化分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域,在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。针对火电厂实际的运行情况,考虑多个实际约束条件,建立了并行火电机组间连续多时段动态负荷优化分配的数学模型;提出运用新近发展起来的智能算法-粒子群算法来解决动态负荷优化分配问题,详细介绍和研究了该算法的基本原理以及在负荷优化分配问题上的实现过程,并针对原算法的不足,对算法进行了改进;根据负荷分配和算法的特性,对初始种群的生成方法进行了改进,同时对约束条件进行了有效处理。仿真实例表明,该方法收敛性好,收敛速度快,能够有效地达到或接近全局最优,从而为火电厂机组负荷优化分配的求解提供了新的有效算法。     

热电厂负荷分配模型与算法

负荷分配是发电企业节能减排的重要措施。热电厂中存在热、电两种品质不等价又相互关联的能量类型,其负荷优化分配问题较普通凝汽式电厂复杂得多,是一个高维、非凸、离散的非线性规划问题。综述热电厂负荷优化分配的数学模型,对求解此问题的各种优化算法进行详细分析比较,提出进一步研究的方向。     

面向智慧工业园区的双层优化调度模型

将智慧工业园区作为用户侧参与电网优化调度的重要平台,分析了智慧工业园区内部负荷参与源荷互动运行的能力,针对智慧工业园区参与系统运行建立双层优化调度模型。其中,电网层以调度运行费用最小为目标,对智慧工业园区功率缺额或富余出力进行补偿或消纳,保证系统实时功率平衡;智慧工业园区层在保证自身收益的情况下,对园区内部可控负荷进行优化调度,实现负荷对系统运行的主动参与。模型中采用机会约束对清洁能源不确定性进行处理。最后,在算例中验证了所建模型的可行性,比较了双层调度模式与单层调度模式的优化差异,实现含智慧工业园区电力系统的经济运行。     

计及分类需求响应的孤岛微网并行多目标优化调度

孤岛微网优化调度中的源荷协调性非常重要,却常被忽视。针对孤岛微网的运行特点,计及分类负荷需求响应,构建了以系统运行成本及污染排放最小化为目标的微网源荷协调多目标优化调度模型。并引入多核并行运算环境和多种群并行交叉变异机制,构建新型的并行多目标微分进化(PMODE)算法对模型进行高效求解,以调和常规智能算法寻优深度和速度间的矛盾。结合应用结果分析了分类负荷发生转移及削减前后对微网内各分布式电源的出力影响和负荷的峰谷调整状况。表明所提出的孤岛微网源荷协调优化调度模型可有效实现节能减排和提升风光消纳率,并验证了PMODE算法的优越性能。     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。