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。     

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.     

两阶段粒子群算法在水电站群优化调度中的应用

以水电站群最小出力约束下的发电量最大为目标建立了水电站群优化调度数学模型,采用两阶段粒子群算法求解。在按目标函数进行进化计算之前,先进行以最小平均出力最大为目标的第一阶段优化,并在粒子群中引入初始可行解,以提高粒子群的质量和求解效率。以云南电网统调的7库14站主力水电站群系统为例进行了计算,结果表明,该算法能有效克服“维数灾”问题,能得到高性能的优化调度结果。     

径流时空相关时梯级水库群补偿调节和调度的多目标多层次优化法

本文提出一种求解梯级水库群和水电站群补偿调节和调度的多目标、多层次优化法。该法把一个多目标、多水库优化的庞大复杂的原问题,经多次分层化为较简单的许多子问题,通过用多目标决策改变约束法与权系数法、动态规则逐次逼近法和大系统分解协调可行法,逐个解决子问题,最后解决了原问题。同时结合上述多层次优化法,计入径流在相邻时段间和相邻两水库同时段间的相关关系。把该法用于黄河上游龙羊峡、刘家峡、盐锅峡、八盘峡、青铜峡梯级水电站水库补偿调节和调度的优化计算,得到了满意结果,经济效益显著,所需计算机存储量和机时较少,两库和更多座水库的梯级水电站群均可求解。     

基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法

水电规模急剧扩大和电网调度精细化要求不断提高给水电调度的时效性和结果可用性带来极大挑战。提出一种基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法,采用聚类分析从电站海量日发电数据中提炼出若干关键特性指标并聚类形成调度决策库;以此为基础,采用大系统分解协调方法对不同流域不同电站进行分层求解,并耦合逐步优化算法组合优选水电站群调度出力曲线及其变化幅值,快速得到合理可行的调度决策。澜沧江中下游梯级水电站群实例研究表明,所述方法能够快速获得水电站群发电出力曲线,且符合实际调度要求,是一种切实高效的实用化方法。     

梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法

针对多约束、非线性、不可微的梯级电站群短期水火联合经济调度优化问题,在标准灰狼算法的基础上,提出了一种基于改进灰狼算法的梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法以处理该复杂优化问题。该算法通过融入纵向交叉操作以修正狼群前进方向,改善算法的全局收敛性;采用一种新型约束处理方法,解决传统差额约束处理方式无法处置的强耦合关系变量的违约问题,提高算法的计算效率。仿真结果表明:该优化方法不仅克服了标准GWO的缺陷,且在求解质量、精度、收敛性和稳定性等方面较其它算法具有明显优势。     

基于仿电磁学算法的梯级水电站多目标短期优化调度

在以水定电的调度策略下,建立水电站获得单时段最佳发电效益的水头和发电流量协调条件,以此为基础构建一天内梯级水电站发电量最大和发电流量正的偏差平方和最大的多目标短期优化调度模型,并采用仿电磁学算法(electromagnetism-like mechanism,ELM)对其求解。采用自适应步长、空间缩减和变异等策略来改善仿电磁学算法的性能。通过递归策略将蓄水量、水量平衡等约束转化为由发电流量表示的约束条件,以达到降低变量维数及提高算法效率的目的。以一个8级梯级水电站为例进行仿真,结果表明仿电磁学算法可有效求解具有复杂约束的非线性优化问题,也验证了所建模型可通过抬高水电站平均发电净水头及降低发电流量,实现对发电量和发电用水量之间的协调,提高梯级水电站运行的综合经济性。     

大规模混联水库群调度规则研究

根据聚合分解的思想,以能量的形式将水库水电站群聚合成一个等效水库,分析了等效水库各能量因子的物理特性和统计特性,建立了等效水库的调度函数模型,采用逐步回归分析提取调度规则;建立以时段末蓄能最大为目标的出力分配模型,采用遗传算法求解该模型,将通过调度函数得到的时段总决策分配到各个水库水电站.在综合考虑库群各水电站自身约束...     

考虑大用户直购电的动态环境经济调度

动态环境经济调度在环境经济调度的基础上考虑发电机组的爬坡约束,增强了调度时段内各时段间机组出力的强耦合约束,如何有效地解决此类问题至关重要。另外,大用户直购电如何影响电网动态环境经济运行调度也具有一定研究价值。为此,对考虑大用户直购电的动态环境经济调度问题进行建模,并采用内点法多约束处理策略改进多目标细菌群体趋药性(MOBCC)优化算法进行求解,旨在从系统发电成本的角度研究大用户直购电对经济调度的影响。最后,通过仿真验证明所提方法的有效性,并对仿真结果进行分析总结,说明所采用方法对大用户直购电策略、电网调度影响分析具有一定指导意义。     

基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法

采用合理的调度方法可有效提高水电站发电效益。模拟方法容易获取可行解,但不能提供最优解;优化方法能够求得最优解,但往往因搜索空间过大而求解不理想。本文考虑两者特点,提出基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法,即利用等流量法模拟调度过程,缩减搜索空间,在缩减空间内利用优化方法求解模型。实例研究表明：该方法适合群智能算法求解水电站调度模型;在相同群智能算法和水电站调度模型下,缩减搜索空间后,多年平均发电量、保证出力提升显著,多年平均弃水量明显减少。此外,群智能算法在缩减空间内的收敛速度更快,标准差更小。因此,该方法能够有效提高群智能算法求解的优化程度、收敛速度和稳定性,可为水电站调度提供重要参考。