电力系统机组组合中Kuhn-Tucker最优性条件的扩展应用

机组组合(ED)是电力系统规划中常见的混合整数非线性组合优化问题.结合电力系统机组组合问题的特点,将经典数学规划理论中的Kuhn-Tucker最优性条件与现代优化计算方法中的启发式算法相结合,实现机组组合问题中的整数变量优化部分与连续变量优化部分的信息融合,使主问题与子问题的求解信息同时影响全局优化的搜索过程.提出了一种随机的启发式越限处理方法,该方法突破了K-T最优性条件在电力系统中的传统应用规则.最后,通过仿真计算,说明提出的方法的优越性.     

机组组合算法中起作用整数变量的辨识方法

应用成熟的数学规划方法求解机组组合问题是当前的发展趋势,但是整数变量太多使得该问题的求解效率太低。在深入研究机组组合的模型特点以及电力系统的物理本质的基础上,提出了混合整数规划问题中起作用整数变量的新概念,据此提出了能够综合考虑系统时段耦合约束、网络安全约束以及机组启停费用的规范化起作用整数变量辨识方法。通过对起作用整数变量进行组合优化计算,将不起作用整数变量直接转化为连续变量求解,有效缩小了机组组合的寻优空间,在不影响机组组合最优解的前提下,提高了求解效率,对大幅度提高机组组合的计算效率和应用水平具有重要的价值。理论分析和算例测试验证了该方法的有效性。     

应用于机组组合问题的启发式蚁群算法

针对机组组合(UC)的整数一实数混合规划问题,先用二次规划计算各时段不同机组组合最优负荷分配,并选取各时段煤耗最小组合构造启发式初始解,根据解提供的信息设计一种删除不合理候选运行组合的方法,大幅缩小解空间.利用最大最小蚁群算法(MMAS)在解空间中搜索机组启停策略.针对MMAS效率低搜索慢的问题,算法在迭代完成后引入局部搜索.为降低启动煤耗,在蚂蚁转移概率公式以及信息素更新表达式中加入运行机组数因子及启动煤耗惩罚项,降低启动煤耗高的组合被选中概率,进而优化各时段同时运行机组数量.仿真结果表明以上改进能够大幅提高算法求解速度,具有较强的全局寻优能力.     

储能系统对含风电的机组组合问题影响分析

分析了储能系统对含风电的机组组合问题的影响,为提高电力系统运行的灵活性和降低风电波动性对机组组合问题的影响,在含风电的机组组合问题中引入储能系统.将含风电和储能系统的机组组合问题描述为混合整数凸规划形式,采用分支定界结合内点法进行求解.采用最优优先搜索和深度优先搜索相结合的搜索策略提高分支定界的搜索效率.通过10机系统算例分析,表明储能系统的引入可明显地降低风电波动性对机组组合问题的不利影响.     

基于模式搜索算法的电力系统机组组合问题

机组组合问题是一个复杂的大型混合整数非线性规划问题,目前尚未找到理想的解决方法。本文提出一种用于混合变量的模式搜索方法(GPSMV)解决机组组合问题。该方法能求解非凸、非线性、不可微甚至不连续的规划问题,理论上能保证全局收敛于稳定的解,其仅需要求目标函数及由约束条件构成的障碍函数值而不需要对目标函数和约束条件求导。在优化过程中离散变量作为独立的变量,而不是把原问题分成离散和连续两层来处理,适合于求解离散和连续的混合变量问题。最后对10～100机,26机24时段等六个系统进行仿真试验验证该算法。     

一种求解大规模机组组合问题的混合智能遗传算法

针对传统的采用二进制编码的遗传算法在求解大规模机组组合问题时收敛速度慢、易早熟等问题,作者结合机组组合问题的特点,提出了一种混合智能遗传算法.该算法以机组状态作为个体编码,结合启发式方法的自适应智能变异算子求解目标函数,显著缩小了求解问题的规模,保证了群体多样性,提高了算法的搜索效率,改善了算法的收敛性.仿真计算结果表明了该算法的有效性和实用性.     

基于可信性理论的水火电机组检修计划

水电机组同时存在着水电电量模糊性和机组强迫停运的随机性这两类不同的不确定性,因此水火电机组检修计划本质上是一个具有随机模糊双重不确定性的混合整数优化问题。但是,因概率论与模糊论在基础数学领域内是相互独立的理论体系,传统的机组检修计划只能对随机性或模糊性这两类不确定性中的一类进行建模,然后采用随机规划或模规划来求解。可信性理论是2004年基础数学领域完成的数学分支,它给出了基于测度论的模糊论公理化体系,并提糊供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。文中基于可信性理论,建立了水、火电机组检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型),并在这一个模型中同时考虑随机性与模糊性2种不确定性。利用Benders分解法,将原始模型分解为多目标整数规划(主问题)和随机模糊规划(运行子问题)2大问题进行分散协调,利用改进Balas算法求解主问题,综合利用可信性理论与半不变量法求解运行子问题。对吉林电力系统中的95台机组安排了全年的检修计划,结果表明:该算法和软件在实际系统中应用是可行、有效的。     

求解机组组合问题的次超立方紧混合整数规划广义割平面法

为改进机组组合(unit commitment,UC)问题的求解效率,基于超立方(hyper-cube,HC)投影,构造了计及爬坡约束UC问题的次超立方混合整数规划(sub HC mixed integer programming,SHC-MIP)模型,并基于该模型和广义割平面(extended cutting plane,ECP)技术,提出一种新的求解UC问题的确定性方法(SHC-MIP-ECP)。该方法首先利用超立方投影将UC问题的混合整数规划(mixed integerprogramming,MIP)模型等价投影为具有更紧连续松弛的SHC-MIP模型。然后采用ECP方法产生序列混合整数线性规划来求解SHC-MIP模型。10—100机组24时段等7个算例的仿真结果表明:利用ECP方法求解UC问题的2种模型时,SHC-MIP能比MIP获得质量更好的次优解;此外,所提方法计算速度快,适合求解大规模UC问题。     

基于改进布谷鸟算法的火电厂机组组合优化

电力系统机组组合是一个多维,复杂的整数规划问题,利用传统方法较难求解。在通过研究布谷鸟搜索(cuckoo search)算法的基本原理,分析布谷鸟算法的优缺点基础上,结合粒子群算法,提出一种改进的布谷鸟搜索算法。通过在10机组系统中进行验证,结果表明,算法比粒子群算法、标准布谷鸟算法更好。改进的布谷鸟搜索算法同样也在收敛速度等更具有优势。     

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。     

市场竞争条件下发电机组启停机计划优化研究

探讨市场竞争条件下的发电机组启停机计划问题有助于发电厂制定发电机组安全经济运行方案。文章以发电厂收益最大化为目标函数,考虑了无功和备用收益的影响,以机组本身的可用状态、发电功率限制、爬坡速率以及系统备用容量和电力市场交易等为约束条件,构造了市场竞争条件下发电机组启停机计划问题的数学模型,并提出了一种综合了二次规划、遗传算法、模拟退火算法的优点的混合优化方法进行解算。对某8机系统进行的算例分析表明:市场竞争条件下考虑了备用收入影响的发电厂启停机计划发生了一些变化;发电厂为了追求更大的收益更加注重生产成本问题;其通过竞争获得的发电功率直接影响发电机组启停计划及其功率分配;文中提出的混合优化算法较适用于求解市场条件下的启停机计划等优化问题。     

计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法。计及需求响应、抽水蓄能机组的运行约束及鲁棒可行性约束,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合,基于仿射补偿策略,构建鲁棒机组组合模型。同时根据对偶原理将鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题,并在改进的IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种考虑网络损耗及线路过负荷的火力发电机起停计划方法

以面向实际应用为目的，提出了一种考虑输电网络损耗及线路过负荷约束的火力发电机起停计划方法。首先用动态规划法建立一个不含约束条件的初始解，然后运用启发式方法对初始解进行修正使之逐个满足各约束条件得到运行可能解，并通过修改各发电机的起动优先顺序使此过程反复进行直至得到（准）最佳解。在此过程中引入最优潮流计算考虑输电网络损耗及线路过负荷等网络因素对发电机起停计划的影响成为可能，并提出一种调节发电机出力和改变发电机起停计划相结合的消除线路过负荷的方法。在一个8机44母线的测试系统上对提案方法进行了各种条件下的试算，验证了所提出的方法对解决考虑网络因素影响的发电机起停计划问题有效性。计算结果还表明：不仅线路过负荷起停计划问题的有效性。计算结果还表明：不公线路过负荷约束，网络损耗也对发电机起停 计划有较大影响。     

考虑输电网络影响的火电机组优化组合的一种实用算法

提出一种考虑输电网络损耗及线路过负荷的火电机组优化组合的实用算法。用动态规划法建立一个初始解,运用启发式手法对初始解进行修正,使之逐个满足各约束条件,得到运行可能解,并通过更新发电机起动优先顺序使此过程反复进行直至得到(准)最佳解。在求解过程中引入最优潮流计算,使考虑输电网络损耗及线路过负荷等网络因素对发电机组优化组合的影响成为可能,并提出一种调节发电机出力和改变发电机组合相结合的消除线路过负荷的方法。在IEEE-118母线(36机)系统上对所提出的算法进行了各种条件下的仿真计算,考察了网络损耗及线路过负荷对发电机组优化组合的影响,验证了所提算法对解决考虑输电网络因素影响的发电机组优化组合问题的有效性。     

基于免疫算法的机组负荷优化分配研究

文章提出应用新的智能算法一免疫算法解决负荷优化分配问题。在分析负荷分配的数学模型和免疫算法特点的基础上，详细研究了基于免疫算法的负荷优化分配方法。优化问题的解对应于免疫算法中的抗体，解的优劣通过结合力的计算来评价，具有最大结合力的抗体就是问题的优化解。文中还提出应用机组持续状态时间进行编码改进，可明显加快算法的搜索速度，免疫算法中特有的基于抗体浓度更新和抗体多样性也使得算法具有很好的收敛性和搜索性能。该算法通过10台机系统进行了验证，计算结果证明免疫算法与其它优化算法相比，能更快搜索到较优解，从而为机组负荷优化分配的求解提供新的有效算法。     

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。     

大型水火电力系统短期最优机组启停调度

给出了描述大型水火电力系统短期机组启停调度的数学模型,应用大系统分散控制理论将这一复杂问题分解为3个简单的子问题,分别用一维动态规划和网络规划法术解,最后,通过拉格朗日乘子协调控制得出最优可行解。该算法也可同时考虑火电的最优启停机计划和水电的优化调度。     

发电机组优化组合的模型与算法综述

给出了机组优化组合的数学模型,重点探讨了求解该问题的各种模拟进化算法,包括遗传算法、免疫算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、社会演化算法、协同进化算法以及混沌优化方法等。     

基于KL散度的含储能机组组合分布鲁棒优化方法

为应对风电场出力的波动性和随机性给机组组合带来的问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度的含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型。在电池储能的运行模型的基础,将电池储能模型嵌入到传统的火电机组组合模型中,建立了含储能的机组组合两阶段优化模型;基于KL散度构建了风电场出力的模糊集,形成了含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型,通过对偶变换和广义Benders分解将其转化成易于求解的混合整数凸优化模型进行求解。通过IEEE RTS 24节点系统仿真结果表明,所提出的分布鲁棒优化方法保守性优于鲁棒优化方法,经济性接近随机优化方法,且随着KL散度增大,机组组合成本缓慢增加。     

电力市场环境下可靠性机组组合机制

完善的双边现货市场是实现电力市场优化资源配置功能的关键,可靠性机组组合是双边现货市场环境下满足日内发电容量充裕度等可靠性要求的重要手段。探讨集中式市场环境下可靠性机组组合的组织方式、出清模型与结算机制。总结国内外各典型电力市场中可靠性机组组合相关机制设计,得到可靠性机组组合机制设计的一般思路。通过算例分析对比各可靠性机组组合出清模型下的市场绩效。基于数值仿真与理论分析结果为中国可靠性机组组合机制设计提供建议。