电力系统优化调度概述(I)一经济调度与最优潮流

本篇文章叙述了电力系统优化调度研究的目的和意义,回顾了经典经济调度、最优潮流近二十年来优化调度的发展,详细地分析了这两种调度方法发展中出现的问题以及各自的解决方法,经典经济调度计算速度快适合在线应用;最优潮流计算精确但相对经济调度而言计算速度慢,无法应用到实时调度.同时也提出了这两种优化方法中急需解决的问题.     

电力系统动态优化调度与电力市场

本篇文章叙述了电力系统优化调度研究的目的和意义，回顾了动态优化调度近二十年来的发展状况，详细地介绍了动态优化调度发展中出现的问题以及相应的解决方法，这种优化调度方法根据负荷变化来调整发电机输出功率，其内存占用量大，同时提出了动态优化调度方法目前存在的问题，并且介绍了经济调度，最优潮流以及动态优化调度这三种优化方法在电力市场中的应用。     

考虑配电网电能质量改善的分布式光伏优化调度方法

针对配电网中存在的电压越限、谐波畸变、三相不平衡等问题,从综合改善多电能质量问题的角度出发,研究了一种配电网分布式光伏优化调度模型及其求解方法。首先,分析了分布式光伏并网逆变器进行无功功率、谐波电流及不平衡功率补偿的控制方案;在此基础上,以可调度分布式光伏的三相功率及谐波电流输出为控制变量,基于配电网三相基波及谐波潮流方程,建立了最小化网络损耗、不平衡电压以及谐波电压的最优潮流模型;然后,提出了一种潮流计算与优化计算交替迭代的两阶段优化求解算法,对非凸非线性的最优潮流模型进行变量削减,并将其转换为凸二次约束二次规划模型从而实现高效求解;最后,通过一个162节点三相配电网进行算例分析,结果表明,根据最优潮流模型结果对分布式光伏进行调度后,配电网谐波畸变、三相不平衡以及电压越限问题得到了有效改善,且两阶段优化求解算法的计算效率也满足配电网调度时间要求,验证了所提分布式光伏优化调度方法在改善配电网电能质量方面的有效性。     

考虑配电网电能质量改善的分布式光伏优化调度方法

针对配电网中存在的电压越限、谐波畸变、三相不平衡等问题,从综合改善多电能质量问题的角度出发,研究了一种配电网分布式光伏优化调度模型及其求解方法。首先,分析了分布式光伏并网逆变器进行无功功率、谐波电流及不平衡功率补偿的控制方案;在此基础上,以可调度分布式光伏的三相功率及谐波电流输出为控制变量,基于配电网三相基波及谐波潮流方程,建立了最小化网络损耗、不平衡电压以及谐波电压的最优潮流模型;然后,提出了一种潮流计算与优化计算交替迭代的两阶段优化求解算法,对非凸非线性的最优潮流模型进行变量削减,并将其转换为凸二次约束二次规划模型从而实现高效求解;最后,通过一个162节点三相配电网进行算例分析,结果表明,根据最优潮流模型结果对分布式光伏进行调度后,配电网谐波畸变、三相不平衡以及电压越限问题得到了有效改善,且两阶段优化求解算法的计算效率也满足配电网调度时间要求,验证了所提分布式光伏优化调度方法在改善配电网电能质量方面的有效性。     

基于内点法的安全约束经济调度

在分析仿射变换内点法的基础上，导出了改进的仿射变换内点法，这种方法特别适合电力系 统 最优潮流问题的求解；在此基础上建立了基于内点法的电力系统最优潮流问题——安全约束 的经济调度 的数学模型，并给出了其算法与实现；最后，对新算法以实例进行了验证。算例表明，所提 的优化方法具有较快的计算速度。     

电网潮流法有功电力优化调度

本文优化有功调度是把具有效能的电网潮流问题作为非线性列出公式,并另外加上了线性的约束条件连同输送潮流的极限和两条基尔霍夫定律一并进行考虑。利用广义的上界技术和利用问题中的潮流结构进行求解,这个新的方法具有应用于电力系统的优势,比如可用来计算经济调度,荷载能力,最小见负荷,以及发电—输电的可靠性。本文并对应用输送模型进行电力系统分析进行评论,同时提供了详细的例子。     

含分布式电源优化调度的配电网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要措施,分布式电源（DG）接入配电网将改变网络潮流分布,直接影响网络重构结果,而网络重构引起的DG相对位置变化也将引起DG最优输出功率的变化,进行单个优化不能达到整体最优的效果。针对这一问题提出了一种含分布式电源优化调度的配电网络重构方法。采用改进最小生成树算法和改进粒子群算法将网络重构和DG的优化调度相结合进行交叉迭代。首先,进行DG的优化调度;其次,进行网络重构。只要网络结构发生变化,就需要重新进行DG优化调度,直到重构和DG优化调度均无操作时算法收敛,停止计算。实际算例表明,该方法能有效降低配电网的网络损耗、改善电压质量,可以达到配电网总体最优。     

基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法一蚁群算法（Ant Colony algorithm，ACA）。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径，利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明，算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快，为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

电力市场中的阻塞调度

提出了电力市场中进行阻塞调度的一种方法。该方法以购电费用增加最小为目标函数,考虑了电力市场中的约束条件,用非线性内点法最优潮流实现电力市场中的阻塞调度控制。此方法还解决了阶跃形报价曲线难以求导的问题,得到既保证电力系统经济性又满足电力系统安全性的最优调度计划。实例计算表明该方法正确、可行。     

大电网经济调度降维优化算法研究

交直流大电网安全约束经济调度为非线性规划问题,存在维数巨大、变量多、优化困难等问题,对此提出采用Benders分解法将大电网非线性规划问题转化为直流潮流线性约束主问题及交流潮流约束和直流输电系统稳定运行子问题,通过主子问题迭代,进而求解。在求解过程中,对非重点关注的机组数进行约简合并,降低优化问题的求解难度。最后通过实际IEEE测试系统进行验证,结果表明这种经济调度降维优化算法不仅提高了计算速度,也提高了计算精度,在大电网调度优化中具有良好的应用前景。     

变负荷条件下追踪电力系统安全最优运行轨迹的参数化方法

提出一种追踪线性约束下凸可分规划问题最优解轨迹的参数化方法。该参数优化算法可在对偶松弛凸可分规划算法的主循环之外，通过少量参数化扩展得到。参数分析表明最优解轨迹的性态是一条分段线性曲线，解轨迹上的破点和不可行现象存在密切关系。将这种方法应用到电力系统有功最优潮流问题中，得到一种统一经济调度和安全约束调度的参数化安全约束调度(security constrained economic dispatch，SCED)新算法，它可快速追踪变负荷条件下系统安全最优运行轨迹。算法在IEEE14-300节点测试系统及2个省级实际系统上通过测试，数值试验和几何分析表明了该方法的计算特性和物理内涵，同时清楚地显示了目前调度模式中存在的问题和改进方向。     

Application of model predictive control to optimal dynamic dispatch of generation with emission limitations

Reducing emission from fossil-fueled electric power generating plants has received considerable attention in recent years in both regulated and deregulated power markets. Under regulated power systems, utilities solve the dynamic economic dispatch problem to determine the optimal scheduling of the committed unit's output at minimum fuel cost while satisfying a set of constraints. In this paper, we introduce the following problems where the emission effects are included in the mathematical model: (1) dynamic economic emission dispatch and (2) emission constrained dynamic economic dispatch. Under deregulated markets, the generation company can determine the optimal amounts of energy to be sold in the market by running profit-based dynamic economic dispatch problem to maximize its own profit. To take into account the emission limitations we introduced two problems: (1) profit-based dynamic economic emission dispatch problem and (2) profit-based emission constrained dynamic economic dispatch problem. In this paper we applied the model predictive control (MPC) approach proposed recently to the dynamic dispatch problems in both regulated and deregulated systems. The convergence and robustness of the MPC algorithms are demonstrated through the application of MPC to these problems with a six-unit system.     

考虑机组爬坡速度和网络安全约束的经济调度解耦算法

在电力系统经济调度中，由于机组爬坡速度、电网静态安全等约束的引入，在整个考虑周期内，机组的调度决策不仅具有空间上的关联，还具有时间上的关联，从而其调度模型不易求解。然而，在实际进行机组调度决策时，空间上和时间上的前后关联度并不是很强。也就是说，未来对机组现时刻的运行状态产生影响的时间段是有限的。基于这一思想，在整个运行周期内，研究未来多长时间对机组现时刻的最优状态不构成影响，即基于前瞻技术，在确保整体最优的前提下，提出按一定的序列单时段解耦求解模型，借助内点法进行求解。以IEEE可靠性分析的试验系统为例对本文算法在各种情况下进行分析比较，表明本文算法在计算代价上有一定优势，并且可以灵活应用到多种场合。     

基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度

新能源渗透率的持续增长造成了多能系统快速协调调度的巨大挑战,包括调度结果过于保守以及日内调度低效等问题。为此,提出了一种基于最优决策树分布式鲁棒优化的多能系统协调快速调度方法,所构建模型考虑电网日内经济调度,引入基于范数约束的概率分布置信集精准描述新能源的不确定性,防止调度结果过于保守。同时,根据新能源日内运行数据,分别通过可解释的最优分类树和最优回归树算法,优化日内机组启停状态和出力水平的初始决策量,解决日内鲁棒调度的低效问题。在四川某地区电网的验证结果表明,该模型可在兼顾调度成本和鲁棒性的同时,实现水风光多能系统的日内快速协调调度。     

考虑电网调度实时性要求的机组负荷优化分配

为了满足电网调度对火电厂负荷优化分配的实时性要求,提出了负荷优化分配总时间的概念并给出了具体计算公式。对煤耗、污染物排放、负荷调整时间的多目标数学模型进行了改进,将全厂煤耗量、污染物排放量两个目标统一为经济性成本目标,将负荷调整时间目标处理为机组变负荷范围的约束条件。通过引入遗传算法中的自然选择机制,提出了自然选择粒子群算法,并对算法的惯性权重及约束条件的处理进行了改进。实例计算结果表明：该方法与现有多目标优化方法相比可有效地缩短优化计算时间,在满足电网调度对负荷分配总时间的硬性要求的同时,更能满足电厂降低成本需求。     

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。     

无功优化遗传算法中的潮流算法改进研究

分析了潮流计算的数学模型 ,介绍了快速解耦法求解潮流 ,提出了一些改进措施 ,借以避免每次潮流计算都要反复形成第一因子表的缺点 ,采取收敛精度可变的手段 ,可使无功优化计算时间下降 65 %左右     

电力系统动态优化调度的两级协调方程算法

本文基于动态负荷瓶颈分析方法，研究了电力系统动态优化调度的前瞻约束问题，分析了响应能力约束的作用，在此基础上，提出了动态优化调度的两级协调方程算法。通过对不同梯阶功率增量需求全速响应和非全速响应发电单元子集合的恰当处理，使此算法的两级优化都能应用协调方程算法顺利解算。此算法对负荷曲线陡峻段落及高负荷水平上行段落和低负荷水平下行段落都能有效地进行解算，这些段落在动态优化调度上是有难度的。此算法能很好地与经典的协调方程式法接轨。     

Double-layer Firefly Algorithm for Simultaneous Optimal Sizing and Operation of Energy Hubs

For economical and efficient use of local multi-carrier energy systems, energy hubs (EHs) were introduced as the best solution. EHs as one type of distributed generation have made the use of multi-carrier energy systems attractive with better energy conservation. To achieve the economic and environmental objectives of the EH, the sizes of its components need to be optimally selected. In addition, to check the incentive of the EH, it must be studied under operation. For this reason, the economic dispatch of the EH is to be carried out. However, the two objectives of optimal design and optimal dispatch have been previously addressed as two separate problems one step after another. In this paper, a double-layer firefly based optimization algorithm is proposed to both optimally size and dispatch the EH components, simultaneously. The two problems are combined in one multi-objective optimization problem. The objectives are to minimize the total capital and operational cost of the EH, minimize the system emission, and maximize the cost of exported energy to the network. The proposed algorithm is effectively applied to a commercial facility (hospital) as a case study.