市场机制下考虑节能环保的日计划新方式

在国家节能环保的政策下,新的发电调度方式如何与竞价上网的电力市场机制有机结合起来,是一个值得研究的问题.文中提出了市场机制下考虑节能与环保多目标的日计划新方式,定义了多目标决策模型的满意度与贴近度概念,从而将多目标模型转化为基于目标满意度的单目标决策模型.决策者可以调整目标满意度与贴近度进行交互式求解,得到各方面均衡的满意结果.算例仿真表明,该文的模型与方法能够主动协调市场公平竞争与环境保护,简便可行,可用于工程实践.     

基于交互式多目标决策方法的水火电力系统日有功负荷优化分配

峰谷分时电价下，发电企业不仅要考虑运行成本，还应考虑社会效益和经济效益。文章建立了以火电厂运行费用最低、污染气体排放量最小和水电厂发电效益最大为目标的水火电力系统日有功负荷多目标优化分配模型，提出了一种基于目标满意度和目标总体协调度的交互式多目标决策方法，通过建立3个决策模型将多目标问题转化为单目标问题求解。决策者通过对各单项目标满意度和目标总体协调度的不断调整来体现其主观愿望，避免了人为选取目标权重的任意性，便于实际操作应用。算例结果证明了所建立模型的正确性和交互式多目标决策方法的可行性。     

采用交互式决策方法的含风电系统安全经济调度

针对风电并网容量的增加会影响系统可靠性的问题,引入风电穿透功率的隶属度函数来反映系统的安全水平,建立了考虑火电和风电环境成本的含风电电力系统安全经济调度模型。针对该模型采用基于遗传算法的交互式模糊满意度决策方法,决策者设定每个目标函数的参考隶属度值,再利用参考隶属度值与目标计算隶属度值的差的绝对值最大最小化,将多目标问题转化为单目标问题。通过交互式方法不断对每个目标函数重新设定参考隶属度值,从而得到最满意的方案,使调度结果能够充分体现决策者的主观意愿。以IEEE30节点系统作为算例进行仿真,通过交互式决策过程确定了考虑决策者偏好的调度结果,验证了交互式模糊满意度决策方法的可行性。     

水火混合电力系统短期多目标发电计划优化研究

在实施峰谷分时上网电价政策的市场环境下,综合考虑火电厂运行成本、环境保护和水电厂发电效益的不同利益要求,提出了一种水火混合电力系统短期多目标发电计划优化数学模型.构建了基于粒子群算法的交互式模糊满意度多目标决策方法,并对此方法进行求解,直到找到决策者满意的最佳方案为止.算例计算验证了模型的合理性和求解方法的可行性.     

基于交互式多目标决策方法的固定式光伏阵列最佳倾角优化

在确定固定式并网光伏阵列最佳倾角时,设计人员要兼顾考虑年发电量和光照辐射均匀性两方面的因素。建立了以倾斜表面年辐照量最大和辐射累积偏差最小的多目标光伏阵列最佳倾角模型。运用基于目标满意度和整体协调度的交互式多目标决策方法对所建模型进行了求解,实时将决策者的主观意愿与系统进行交互,计算效率高。算例证明了所建模型的合理性和交互式多目标决策方法的可靠性。     

考虑供需综合因素的电网检修计划最优决策模型

电网检修停电决策严重影响供电可靠性和用户满意度,实际电网检修计划主要以适合单一计划检修停电事件的主观经验决策为主导,但该方式难以实现多重检修计划停电事件的最优化决策问题,且现有方案仅考虑降低检修停电电量,仍需要兼顾检修侧与用户侧各方利益。为此提出了考虑供需综合因素的电网多重停电事件最优决策方法。首先,建立考虑多重停电事件的电网最优检修计划停电决策模型,该模型以最小化停电电量（电网侧）、最小化用户用电失望度（用户侧）和最大化设备停电时间差异度（检修侧）等构建多目标函数,以停电电量约束、特殊事件约束等为约束函数。其次,为提高优化效率,建立基于比例系数法的电网最优检修停电决策单目标函数优化模型;再次,构建基于惩罚函数的适应值优化模型,采用遗传算法对最优检修停电决策问题进行求解;最后,采用实际电网案例进行仿真分析,并验证所提模型和算法的正确性与有效性。     

一种求解环境经济发电调度的交互式多目标优化方法

针对环境经济发电调度问题,提出一种基于评价函数的交互式多目标优化方法并结合改进的粒子群优化的求解方法。构造的总体协调度评价函数可以较好地平衡节能和减排2个优化目标。决策者可以通过调整各单目标满意度来体现其主观愿望。该方法克服了多目标向单目标转化过程中权重系数选择的困难,增强了决策方案选择的互动性。对一个含6台发电机组的系统进行仿真分析,结果验证了该方法在求解环境经济调度问题方面的可行性和有效性。     

动态划分负荷的多目标日发电计划

利用负荷曲线的单调性及广义粒子群算法动态划分出负荷的子时间段落,并运用能量轨迹的方法融合子段落,求取特征断面,从而较为细致地描述了系统负荷曲线攀峰降谷的过程,更能表征出系统的实际负荷水平。建立了兼顾节能环保的多目标日发电计划模型,结合最优潮流并引入基于满意度和贴近度将多目标转化为单目标优化模型求解,并可根据决策者的主观愿望对目标满意度进行调整,制定出以经济成本低并兼顾污染气体排放量少为目标的日发电计划。IEEE30机算例证实了方法的可行性。     

基于模糊熵权Vague集的配电网检修决策优化

为提高供电可靠性和经济性,科学合理地制定配电网检修计划具有重大意义。目前检修决策优化仅优化检修时间,尚不能合理地融合决策者的偏好因素和配电网的实际情况。针对配电网检修决策优化问题,以检修时间和检修方式为优化变量,以配电网检修风险和故障风险最小化为目标,综合考虑电网安全和检修关系等约束条件,建立配电网检修多目标优化模型。针对模型采用基于拥挤距离排序的多目标粒子群算法求解出Pareto最优解集。综合决策者的偏好因素和决策矩阵的客观信息,采用基于模糊熵权的Vague集多属性决策方法进行决策,选取出最满意的配电网检修方案。最后,分别以RBTS Bus2系统和RBTS Bus6系统为例,验证了所提模型和算法的可靠性和有效性。     

梯级水电站多目标模糊优化调度模型及其求解方法

根据梯级水电站不仅具有电力联系而且具有水力联系的运行特点,提出一种以年发电量和一级水电站耗水量为优化目标的梯级水电站多目标长期优化调度模型.通过定义各目标的隶属度函数,将多目标优化问题模糊化;采用最大模糊满意度法将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;应用协调粒子群算法(CPSO)求解单目标优化问题.仿真验证了模型的正确性和求解方法的可行性,为梯级水电站优化调度提供了一种新颖有效的途径.