配电网规划研究述评

较为全面地综述了配电网规划中可靠性和经济性的处理方法，对已有文献按在规划时是否考虑可靠性进行分类，并归纳总结了不同数学模型的各种解算方法，这些解算方法主要集中于传统数学优化方法、启发式优化方法和基于随机化优化技术的优化方法。在此基础上提出了今后配电网规划的研究方向。     

具有FACTS设备的多目标电网规划

提出了具有灵活交流输电 (FACTS)设备的多目标妥协规划模型 ,综合考虑了FACTS设备对电网规划的经济性和可靠性两方面的影响 ,并采用混合遗传—模拟退火算法求解了该模型。算例结果表明FACTS设备能够提高电网规划的经济性及经济性与可靠性的综合水平 ,并证明了多目标电网规划妥协模型及其解算方法的有效性     

具有FACTS设备的多目标电网规划

提出了具有灵活交流输电(FACTS)设备的多目标妥协规划模型,综合考虑了FACTS设备对电网规划的经济性和可靠性两方面的影响,并采用混合遗传-模拟退火算法求解了该模型.算例结果表明FACTS设备能够提高电网规划的经济性及经济性与可靠性的综合水平,并证明了多目标电网规划妥协模型及其解算方法的有效性.     

基于可靠性成本--效益分析的电网规划

传统电网规划是以电网的直接投资费用最小为目标来满足一定可靠度的电网规划.电网规划的目的是保证电网的供电可靠性,而没有考虑由于电网的扩展所产生的经济效益,这样规划出的电网并不能获得最佳的社会效益.该文通过引入缺电成本,将可靠性与经济性结合在一起,在此基础上提出了一种新的电网规划成本-效益分析方法与数学模型,该方法将缺电成本作为供电总成本的重要组成部分,并且用缺电成本的大小来衡量可靠性效益的高低,将规划的可靠性成本与可靠性效益统一在对电网的经济性评估上.对规划方案进行了分析和评价,进一步完善了成本-效益分析方法在电网规划工程中的应用.最后,通过实际系统算例说明了该方法的有效性.     

计及负载均衡性的输电网规划

分析了线路负载率分布的均衡性对电网运行可靠性、经济性的影响,根据网络结构熵理论构造电网负载均衡性的评价指标,综合考虑建设成本、运行损耗以及负载均衡性,建立了输电网扩展规划的多目标优化模型,从而达到提高电网运行可靠性和经济性的目的;改进了杂草算法以解决其早熟问题,运用该算法对优化模型求解。通过对IEEE18节点和巴西南部46节点系统算例分析,从经济性和可靠性两方面将优化模型与传统模型进行对比,证明了模型及算法应用于输电网规划的可行性。     

基于粗糙集理论的多目标电网规划最优化模型

为综合解决电网规划中经济性与可靠性问题，提出以供电方投资开发成本最小和基于风险评估的负荷缺电风险成本最小为目标的优化模型。应用粗糙集理论分析每个目标函数的约束度，以确定每个目标函数在优化模型中的权值。采用改进混合遗传模拟退火算法来求解该模型下的多目标电网规划问题，并采用19节点的电网扩展规划算例验证了该模型的有效性。 关键词：；；；     

基于可靠性成本- 效益分析的电网规划

传统电网规划是以电网的直接投资费用最小为目标来满足一定可靠度的电网规划。电网规划的目的是保证电网的供电可靠性,而没有考虑由于电网的扩展所产生的经济效益,这样规划出的电网并不能获得最佳的社会效益。该文通过引入缺电成本,将可靠性与经济性结合在一起,在此基础上提出了一种新的电网规划成本-效益分析方法与数学模型,该方法将缺电成本作为供电总成本的重要组成部分,并且用缺电成本的大小来衡量可靠性效益的高低,将规划的可靠性成本与可靠性效益统一在对电网的经济性评估上。对规划方案进行了分析和评价,进一步完善了成本-效益分析方     

电网规划的多目标满意优化

为解决电网规划的多目标、非线性、离散型的NP难的寻优问题。利用满意优化理论建立了电网规划的多目标满意优化模型。模型中考虑了电网规划的经济性最好与可靠性最高两个目标函数,用满意解定义它们各自的满意度,同时采用线性加权法确定其综合满意度。并通过改进的粒子群算法来对模型进行求解。18节点的系统算例表明所提模型及算法是可行的。     

智能电网条件下的多目标输电网规划

为了解决智能电网条件下的多目标电网规划问题,在智能电网的基本框架下,用电网投资值衡量电网规划方案的经济性,用需求侧的缺电损失衡量方案的可靠性,用网络的可用输电能力衡量方案的灵活性,用系统的扩展因子衡量方案的适应性,用电网的低限值线路介数因子衡量方案的抗毁性。在此基础上,建立了基于余弦排序理论的多目标电网规划数学模型。引入熵理论确定各指标的权重系数,有效地摆脱了权重取值的主观性。在高维坐标系中,利用待评价方案与理想方案对应的指标有向线段和理想指标有向线段之间的夹角余弦值进行比较,得到综合效益最佳的优化决策方案,为未来智能电网规划建设进行有效的指导。算例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

输电网优化规划模型及算法分析

输电网规划是电力市场研究领域的一个重要组成部分,对输电网规划的一些常见数学模型和各种解算方法进行了全面的综述。这些解算方法主要集中于数学优化方法和启发式优化方法,其中启发式优化方法包括遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等算法。对各种模型和解算方法的优缺点和适用范围进行了评价,并对大规模输电网规划研究中已出现及可能出现的情况：直流系统嵌入交流系统的交直流混联输电系统、特高压大电网的规划等方面应考虑的问题进行了介绍。在此基础上提出了今后输电网优化规划的研究方向。     

基于蚁群最优的输电网络扩展规划

输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。章提出了一种基于蚁群最优的输电网络扩展规划法（ACO）。ACO法来自对蚁群收集行为的研究,是一种求解组合最优问题的新型通用型发式方法。这种方法的主要特征是正反馈、分布式计算以及富于建设性的贪婪启发式搜索的运用。作初步研究了ACO法在单阶段输电网扩展规划中的应用。建立了相应的数学模型,设计了相应的算法,并在IEEE Garver-6系统上进行了测算。结果表明所提方法是有效的。     

发输电系统扩展中可靠性的经济价值评估与决策

电力市场环境下发输电系统的规划评估决策在某种程度上是可靠性和经济性的博弈，其关键是可靠性的经济度量，由此决策发输电系统应该预留多少安全裕度。目前发输电系统扩展规划中的可靠性决策，往往利用单一用户停电损失值将发输电系统可靠性指标化为经济性指标，作为发输电系统规划的优化目标。针对这一不足，该文应用经济学中无差异曲线的分析方法，建立了发输电系统扩展中可靠性的经济价值评估与决策模型，解决了从经济性角度对可靠性进行度量的关键问题。据此对发输电系统规划方法进行改进，并用实例验证了该经济价值评估方法的有效性和实用性。     

人口迁移算法在“N-1”安全输电网规划中的应用

提出了一种改进人口迁移算法求解输电网扩展规划的大规模组合优化问题。针对标准人口迁移算法在求解过程中搜索容易陷入局部最优解和后期收敛时间较长等缺点,对算法的迭代初始化、种群生成策略以及参数设置进行了改进,将遗传算法的最优保留思想引入到算法中,提高了算法搜索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用到满足"N-1"安全准则的输电网扩展规划问题中,建立了输电网扩展规划的数学模型,设计了相应的算法。比较该算法与粒子群算法、标准人口迁移算法对IEEE Garver6节点系统和IEEE Garver18节点系统的仿真计算结果,证明了改进人口迁移算法能有效地解决满足"N-1"安全检验的输电网扩展规划优化问题。     

电力市场环境下的输电网扩展规划

随着电力体制改革的深入和电力市场化的发展,大量非电力系统电源要求接入系统运行,由于传统的电网规划和建设中没有考虑到该因素,因此系统运行的可靠性和经济性上存在着隐患。针对这种情况,提出了一种基于多场景下系统运行最优化的电网扩展规划方法,不仅可以得出一个有较好适应性的规划方案,而且通过对非电力系统电源的不同出力下限的讨论,可在求得最经济的电网扩展规划方案的同时得出非电力系统电源的最大允许出力下限。算例证明了本文算法的可行性和有效性。     

Comparative studies on nonconvex optimization methods fortransmission network expansion planning

We have investigated and extensively tested three families of nonconvex optimization approaches for solving the transmission network expansion planning problem: simulated annealing (SA), genetic algorithms (GA), and tabu search algorithms (TS). The paper compares the main features of the three approaches and presents an integrated view of these methodologies. A hybrid approach is then proposed which presents performances which are far better than the ones obtained with any of these approaches individually. Results obtained in tests performed with large scale real-life networks are summarized     

计及风险约束的多阶段输电系统规划方法

多阶段输电系统规划问题是一个复杂的非线性组合优化问题。与传统的输电系统规划问题相比,电力市场环境下的输电系统规划更加复杂,需要处理的不确定性因素更多。在不确定性环境下所制定的输电系统规划决策不可避免地会带有一定的风险,包括安全风险与经济风险。因此,在制定输电系统规划方案时需要适当考虑风险的影响,亦即需要进行风险管理。在此背景下,文中利用机会约束规划可以显式描述风险的特点,构造了计及风险约束的多阶段输电系统规划的模型框架,并给出了相应的求解算法,为解决这一重要而困难的问题做了一些新的尝试。最后通过一个算例系统说明了所提出的方法的可行性。     

SA-PSO在水火电混合电力系统电源规划中的应用

电源规划是电力系统电源布局的战略决策,在电力系统规划中处于十分重要的地位。其核心问题是要确定在规划期内随着负荷的增长,系统应在何时、何地、建什么类型、多大容量的电厂。由于其本身的的复杂性,用传统的优化方法求解需采取简化措施,寻求一个满足各种约束条件和可靠性指标及环保要求的最优电源建设方案,以满足系统负荷发展的需要。为此,提出一种粒子群算法与模拟退火算法结合的模拟退火粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统(包含核电)电源规划问题。该组合算法在粒子群算法中引入了模拟退火算法成功的提高了基本粒子群算法的全局搜索能力。算例结果表明:该算法能可靠、快速的收敛到全局最优解,特别适合于大型电力系统的中长期电源规划。     

离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划中的应用

输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用,提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中,DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享,有效地提高了算法的全局收敛能力。通过构造节点扩展矩阵和速度矩阵,建立了输电网络扩展规划问题的求解模型和DPSO求解算法。该算法已成功用于IEEE Garver-6等两个系统,计算结果表明了该方法的可行性和有效性。     

大规模风电集中接入的输电网扩展规划平台研发

为满足大规模风电集中接入对输电网扩展规划提出的安全性与经济性需求,提出了建设含大规模风电集中接入的输电网扩展规划平台的总体方案。应用综合考虑风险及经济性的输电网优化规划理论,开发了以风电场群功率波动分析、输电容量优化为核心,集运行中风电场出力的历史数据采集与管理、待建风电场信息处理以及最优规划方案综合评价一体化的信息管理和输电网扩展规划系统。构建了基于历史出力数据的风电场群出力汇聚演变模型、提出了利用在役风电场群历史出力规律性预测规划目标年风电场群出力的实用方法、建立了面对输电网的综合评价指标体系,为进行详尽的数据挖掘分析、高精度的出力预测、准确的方案评估和全局化的输电网扩展规划管理,提供了有力的技术支持。