市场环境下输电网规划模型和规划方案评价体系研究

分析指出了传统输电网规划与市场环境下输电网规划的不同以及市场环境下输电网规划面临的诸多问题.介绍了国内外已有的输电网规划的数学模型,给出了市场环境下的输电网规划模型和发展方向,提出了建立规划方案评价体系的重要性、建议和设想.     

考虑发电和负荷不确定因素的输电网灵活规划

电力市场改革给输电网规划带来了新的挑战,传统的只考虑一种未来场景的输电网规划方法不能满足实际要求。对市场环境下的不确定性因素进行建模并反映到输电网规划模型中,按照线路概率性的N-1准则建立输电网灵活规划模型,采用基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的求解方法,最终得到未来不确定性环境下投资风险最小的输电网规划方案,仿真验证了该模型的合理性和求解方法的有效性。     

考虑发电和负荷不确定因素的输电网灵活规划

电力市场改革给输电网规划带来了新的挑战,传统的只考虑一种未来场景的输电网规划方法不能满足实际要求.对市场环境下的不确定性因素进行建模并反映到输电网规划模型中,按照线路概率性的N-1准则建立输电网灵活规划模型,采用基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的求解方法,最终得到未来不确定性环境下投资风险最小的输电网规划方案,仿真验证了该模型的合理性和求解方法的有效性.     

输电网扩展优化规划研究综述

文章对输电网扩展优化规划研究进行了综述。首先根据近些年输电网扩展优化规划文献对扩展规划建模因素进行分类,从待选集因素、运行模拟因素、不确定性因素和电力市场因素、其他因素5个方面分析和总结了输电网扩展优化规划建模中存在的问题和未来研究趋势。然后介绍了当前输电网扩展优化规划模型求解和软件情况,最后总结了混合待选集输电网扩展规划、考虑安全标准的输电网扩展规划、多参数不确定性的输电网扩展规划、输电网扩展规划长期市场机制、标准化规划软件开发等方面的未来研究方向。     

高压配电网优化规划的研究

高压配电网是连接输电网和中压配电网的重要环节,其规划结果将影响城市供配电系统整体的经济性和可靠性;然而目前高压配电网规划与输电网规划之间缺乏协调,其规划模型和方法不够精细。针对该问题提出了改进的输电网与高压配电网协调规划的流程,建立了高压配电网优化规划的2阶段模型,综合考虑了220 kV变电站容量规划、110 kV高压...     

市场环境下基于Benders分解的输电网规划决策

市场条件下,由于不确定因素对市场经济运行的影响,输电网的扩展规划必须考虑发电公司和用户的需求,减缓输电系统阻塞,促进市场的公平竞争。首先以电力联营市场模式为研究背景,针对不确定因素作用下可能的未来场景,基于最优潮流的输电网边际定价模型,提出了以投资成本和运行成本为优化目标的输电网静态规划模型;然后基于奔德斯(B enders)分解算法先求解出各个典型场景下输电网规划优化方案,再根据决策理论中的最小最大悔则进行多场景规划决策;最后在IEEE-24节点系统上进行了仿真计算。与确定性输电网规划方法相比,该模型计及了电网规划与经济运行中不确定因素的影响,从而能更有效地指导市场环境下输电网规划综合决策,提高规划系统经济性能。     

考虑分区最小骨干网架的抗灾型输电网规划

针对传统的输电网规划未计及抗灾能力,使得在灾害情况下,电网大面积停电问题,根据抗灾型输电网划要求,建立了满足刚性负荷持续、可靠供电的抗灾型输电网规划模型。该模型引入了分区最小骨干网架,能够保证刚性负荷持续、可靠的供电的前提下,减少差异化输电线路投资。将模型应用于IEEE18节点系统,并从投资用、灾害下二次建设费用、灾害下刚性负荷供电量以及灾害下输电容量等方面分析了模型用于输电网规划抗灾的正确性和有效性。为进一步研究输电网抗灾能力打下了基础。     

基于可信性理论的输电网规划

建立了基于可信性理论的输电网规划模型,得到模糊不确定负荷下的电网规划方案。将可信度的概念引入模型中,作为评价模糊不确定负荷下电网规划方案优劣的指标,该指标具有明确的物理意义和严格的数学理论基础。利用最小切负荷问题的负荷边界特性,证明了给定可信度指标下输电网规划模型的求解可等价于区间负荷下输电网规划模型的求解。使用结合区间至多切负荷量理论的贪婪随机自适应搜索算法求解该模型,可求得给定可信度指标下的输电网规划方案。新模型的求解不受模糊负荷下实际数学模型的限制,具有较好的适用性和明确的物理意义。46节点系统算例的计算结果验证了该模型和算法的有效性。     

基于遗传算法的输电网优化规划方法在福建电网中的应用

介绍了基于遗传算法的输电网优化规划的模型、算法和软件。利用已开发的遗传算法输电网优化规划软件,分别对2020年福建500 kV电网及福州220 kV电网进行优化规划,给出规划结果并对结果进行分析。该软件得出的优化结果对于实际的电网规划有着重要的参考价值。最后,从工程应用角度,提出了对输电网优化规划算法、模型和软件的改进建议。     

基于深度强化学习的输电网网架规划方法

为解决现有输电网规划方法在多场景情况下存在的灵活性不足的问题,同时进一步提高规划方法的运算效率,文章提出一种基于深度强化学习的输电网规划方法。首先,通过聚类方法,以系统信息熵最小为目标,生成用于规划的电网典型场景,并建立适用于多场景的输电网灵活规划模型。其次,综合运用深度强化学习方法及Actor-Critic方法,提出适用于输电网规划的改进指针网络模型,并采用改进指针网络与Actor-Critic结合的方法(revised pointer network with Actor-Critic, RPNAC)对规划模型进行求解。最后,基于IEEE标准算例进行计算及数据分析,验证了文章所提方法的科学性和高效性。