多时段可中断负荷调度的智能优化算法

考虑多个可中断用户的多时段可中断负荷优化调度问题一般是一个多目标的组合优化问题,建立了一个多时段多目标可中断负荷优化调度模型,可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化目标,并计入不同可中断用户的不同中断特性和时段耦合约束.给出了应用离散二元粒子群优化算法的多时段可中断负荷调度问题求解方法.基于一个含19个可中断用户和16个时段的可中断负荷调度问题的算例仿真,通过比较采用离散二元粒子群优化算法和遗传算法的优化结果,表明离散粒子群算法在收敛解的质量上优于遗传算法.     

考虑可中断负荷的多时段配电网故障恢复

将可中断负荷应用到配电网故障恢复问题中,建立了考虑可中断负荷的多时段配电网故障恢复优化模型。通过遗传算法对多时段内可中断负荷主动切除和配电网重构方案进行全局寻优,通过动态规划算法对个体多个时段的修正方案进行局部深度寻优,有效提高了算法效率。算例计算结果验证了所提出的模型和算法的正确性和有效性,能够有效保证重要负荷供电,提高供电可靠性。     

基于改进粒子群算法的微电网多时段经济调度

分布式微电源与储能装置的广泛接入使微电网联网系统的能量交换形式更为复杂。研究微电网系统中各个时段的分布式电源和储能装置的协调优化调度,将大大降低微电网运行成本,提高系统电网经济调度能力。论文考虑负荷需求、微电源维护成本、购电、售电价格和网络损耗等微电网运行约束条件,建立了微电网经济调度目标函数模型,分别研究了微电网处在孤网和并网下多时段经济调度。运用了动态规划算法来协调微电网各时段的经济调度,即将各时段储能的最大容量离散成若干个小区间分别作为储能的上下限,同时提出在各时段的每个区间容量采用改进粒子群算法对微电源出力进行优化,最终求出各时段储能的最优状态及其它微电源的最优出力。通过算例验证了所提微电网多时段经济调度方法对各个时段的微电源及储能装置协调优化调度和微网运行经济成本,取得很好的效果。     

基于多通道迭代粒子群优化算法的微网经济调度

针对微网并网和计划孤岛运行方式下的经济调度问题,考虑分时电价差异及与主网能量交易,以最小化发电成本为目标,在由风电机组、光伏电池、燃气轮机和蓄电池组成的可再生能源的微网系统基础上建立了2种经济运行模型,同时通过对粒子群算法做出改进,提出了一种适用于多时段动态优化的多通道迭代粒子群优化算法并将其用于该文调度问题的求解,最后通过算例仿真证明改进算法的可行有效。     

基于logit离散选择模型的考虑需求响应含风电系统优化调度

风电因为其本身具有波动性、间歇性等特点,风电并网增加了传统电力系统优化调度的难度。引入需求响应,重新整合用户侧资源,能有效提高风电并网的经济性。因此,建立考虑需求响应的风电并网优化调度的新模型。首先建立基于logit离散选择模型的用户对电价菜单的自主选择模型,用户选择不同菜单电价并作出相应的负荷削减。然后建立考虑用户菜单电价选择和可中断负荷调用的需求响应含风电电力系统优化调度模型,将可中断负荷调用容量作为系统部分旋转备用容量。目标函数在传统含风电系统优化调度模型基础上,加入可中断负荷调用成本。最后,利用蛙跳简化粒子群算法对改进后含风电场的IEEE-RTS24系统进行分析验证,结果证明本文所建立模型的正确性和有效性。     

基于可中断负荷拍卖模型的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方法,通过市场机制来确定最优的负荷削减程序.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模型进行了验证.     

基于可中断负荷拍卖模型的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方法,通过市场机制来确定最优的负荷削减程序。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模型进行了验证。     

基于多时段IL用户优化调度的配电网TSC均衡提升策略

可中断负荷的管理作为配电网的一种调度手段,研究其对配电网供电能力的影响具有重要意义。目前研究仅涉及在加入用户分级后配电网的供电能力是否有所提升以及能够提升多少,尚不能有效地管理利用负荷以及实现可中断负荷在提升供电能力方面的电力资源的有效分配。以单位时段配电网供电能力值为优化变量,以计及可中断负荷后配电网TSC的曲线形状与日负荷曲线形状相似度最高和配电网各时段的供电能力最大为优化目标,建立可中断用户调度优化模型。针对模型采用遗传算法求得Pareto最优解集,并采用基于DM层次分析法进行决策,选出最满意的调度方案。通过算例验证了所提模型和算法的有效性。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

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.