计及风电备用风险的电力系统多目标混合优化调度

风电功率不确定间歇波动给电力调度带来了困难。如何合理考虑风电备用风险,一体化制定经济发电与旋转备用计划,并使节能减排等指标满足期望水平,是亟待解决的问题。定义了一种以风电功率间歇波动引起系统备用紧张程度为指标的规范化风电备用风险,建立了一种同时计及风电功率间歇波动对系统上调和下调备用的风险影响、一体化制定经济发电与旋转...     

计及风电置信风险的源网协调多目标优化调度

为了更为合理灵活地评估风电高估/低估给电力系统优化调度带来的风险性以及降低调度决策的保守性,基于风电机会约束提出风电高估/低估置信风险功率偏差量化计算方法,并在决策变量中引入变压器变比调节和无功补偿容量优化,构建计及风电置信风险和源网协调运行的经济/风险多目标优化调度模型。提出一种基于可行性和非劣性综合排序回溯搜索算法,从而实现对调度模型的高效准确求解。IEEE 30节点系统算例结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度

为解决风电的随机性给电力系统调度带来的问题,引入负荷预测误差和风速的概率分布函数来建立负荷及风电功率的随机性模型。基于对负荷及风电功率随机性模型的深入分析,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑。并在约束条件中引入失负荷及风电浪费风险指标,构建计及风力发电风险的电力系统多目标优化调度模型,以实现系统总污染排放量最少和运行成本最低的综合优化目标。采用一种新颖的蝙蝠算法对模型进行求解,并对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法迭代后期收敛慢、易陷入局部极值等问题。以含大规模风电并网电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提模型及算法的有效性,并进一步分析了相关参数对含风电并网电力系统优化调度的影响。     

互联区域多目标发电调度的协同优化策略

探讨了考虑环保目标的互联区域发电调度,提出一种新的多目标协同优化策略。在若干相对独立的互联区域中,依据该区域的客观情况,分区设置多目标偏好系数,改进了传统的各区域采用相同偏好系数的方法。公式推导证明,各区域的偏好系数与本区内机组的生产费用系数、污染排放系数以及网络参数密切相关。算例仿真表明,分区设置偏好系数能够优化整个系统的计算结果,以尽量小的经济损失达到环境保护的效果。     

计及光伏并网的微网运行优化

以光伏为代表的新能源大规模并网给微网运行安全带来了新挑战,为了充分应对光伏出力随机性对微网运行的影响,文章综合考虑微网经济目标和环境效益目标,建立了考虑光伏恶劣场景的微网多目标运行优化模型,并以算例仿真验证了所建模型的有效性和可行性。     

基于改进多目标遗传算法的实时发电市场优化调度研究

实时发电市场需在短时间内完成投标与出清,与中长期市场相比时间更紧、价格波动更明显且更容易受到参与者行为的影响。在交易过程中,若单纯采用总购电成本最低进行出清,可能导致少量参与者占有大部分市场份额或剩余资源,造成市场集中度偏大。少量机组可利用其市场力操纵市场并获得超额回报,从而影响市场效率及稳定性。为了防止该类情形,提出一种兼顾市场集中度的实时发电市场多目标优化模型,通过监控HHI静态指标以及DHHI动态指标将市场集中度控制在合理水平。在模型求解过程中,通过改进的多目标遗传算法(Multi-objective Generic Algorithm, MOGA)实现了快速收敛及有限方案筛选。最后采用IEEE30节点标准系统进行仿真,仿真结果证实了模型的有效性及其算法的高效性。     

含生物质能的微电网多目标优化调度

针对农村及偏远地区可利用的生物质能以及我国扶贫攻坚进入最后阶段,建立了含风、柴、储,生物质能的微电网,综合考虑燃料、电能交互、投资折旧、维护及环境成本等变动成本,使系统在一个调度周期内的总运行成本最低,建立了微电网多目标经济优化模型。在计及国家对可再生能源补贴价格的基础上,采用改进遗传算法进行求解。当基本遗传算法陷入某个局部最优解时,从临时Parcto解集中保留拥挤距离最大的个体,使个体密度小的Parcto解占优,从而使算法迅速跃出局部最优。24 h内优化的结果对比表明,所提的优化调度方案具有很好的实用性和应用前景。     

基于条件相关运行风险的发电调度优化模型

综合考虑实时运行条件对元件和电网运行可靠性的影响,构建基于条件相关运行风险的发电调度优化模型。将条件相关的运行风险评估与发电调度优化相结合,采用统一的货币形式量化发电机调度成本和风险代价,以期望总成本最小为目标函数,在满足正常和故障状态对应安全约束条件下寻求最优调度方案。同时,计及旋转备用响应特性以及可控串联补偿器(TCSC)对电网运行风险的影响,将机组输出功率再调整允许范围和TCSC补偿范围增至约束集中。该模型综合考虑了负荷水平、实时调度运行方式、潮流分布和运行风险的相互影响,实现了电网运行风险和发电成本均衡协调的最优调度决策。采用禁忌遗传优化算法对所建优化模型进行求解。RBTS测试系统的计算分析验证了所提模型和算法的有效性。     

节能发电调度问题的多目标期望控制模型及解法

节能发电调度问题所追求的目标,例如能耗与污染物排放水平的降低程度,会在综合考虑多种因素的基础上,以阶段性期望控制值的形式而非待求的最小值形式出现。因此,传统立足于目标函数最小化或最大化的思路,显然不符合实际需求。针对此现状,文中提出了多目标期望控制的概念,并建立了节能减排发电调度问题的多目标期望控制优化模型。采用多目标加权形式,通过不断缩小目标之间完成率差距的方式预估调整权值,并由此求得满足不同目标期望控制需求的节能发电调度方案。算例验证了多目标期望控制思想的正确性,以及多目标加权调整方式求解问题的可行性。     

计及效率的综合能源系统多目标优化调度方法

综合考虑综合能源系统(IES)在能效、经济、环境等多目标上的优化调度需求,提出一种IES的多目标优化调度模型及求解方法,以实现多能互补IES的节能减排、经济运行与环境友好调度运行。首先建立了满足IES在能效、经济、环境等方面的优化调度需求的多目标函数模型,并在能效目标函数中引入■效率,实现多能耦合系统的高效、高质量用能;其次建立了适用于多目标优化调度的IES数学模型,并通过模型凸松弛等方法保证模型的凸性,提高问题求解效率;再次建立了多目标优化调度问题帕累托前端的求解及运用方法,利用多目标凸优化问题的标量化方法进行模型转换,从而求解多目标凸优化问题,并提出筛选方法,用于从帕累托前端中筛选得到综合性能较好的调度方案;最后结合贵州省某IES算例仿真,验证了所建立多目标优化调度模型与求解方法在满足区域IES由于多能耦合而带来的多目标调度需求上的可行性。     

含风电场的水火电力系统的多目标优化调度

随着风力发电的大规模并网运行,电力系统除了要安排火电厂和水电站的出力外,还要考虑风电场的出力情况。针对风能的间歇性、波动性和不可控等特点,引入旋转备用容量解决风力发电并网对电力系统经济调度和安全可靠运行带来的影响,建立含风电场水火电力系统优化调度模型,并运用改进粒子群算法对所建立的模型进行仿真计算和求解分析。仿真结果表明在风电出力全额上网的前提下,能够充分利用水资源,减少化石能源的使用,从而降低了火电厂污染物的排放,进而验证了调度模型的合理性和有效性。     

考虑运行方式的分布式电源多目标优化配置

配电网运行方式不同,分布式电源多目标优化的侧重点也不同。提出了一种考虑运行方式的分布式电源多目标优化配置模型,该模型从系统风险性和经济性两方面综合评价DG接入对配电网的影响,根据配电网运行状态的改变,通过改变改进Delphi法的指标权重值调整综合指标的组成。模型求解时,先对目标函数进行无量纲化处理,再采用混沌变异的粒子群算法得出DG最优配置方案。通过算例IEEE-33母线节点系统表明,提出的优化目标函数满足不同运行状态下的优化要求,能有效地改善系统的运行条件,提高系统运行的安全性和经济性。     

计及电转气运行成本的综合能源系统多目标日前优化调度

电转气技术为弃风消纳提供了新的途径,将是未来综合能源系统的重要支撑技术之一。在考虑电转气运行成本的基础上,分析其对综合能源系统风电接纳能力与运行经济性的影响,并针对其较高的运行成本与较好的弃风消纳效果间的矛盾问题,提出一种多目标日前优化调度模型。首先,建立电转气及其运行成本模型,并给出含电转气的能源集线器模型。继而,针对电转气运行成本较高时系统在运行经济性与风电接纳能力间存在的矛盾关系,通过多目标加权模糊规划方法进行协调。最后,以9节点能源集线器系统为例对所提模型进行仿真计算,通过结果分析证明了综合能源系统中计及电转气运行成本的必要性,以及兼顾考虑经济性与风电接纳能力的可行性。     

计及运行风险的分布电源多目标优化配置

针对配电网运行中面临的不确定性因素以及传统的确定性安全准则的缺点,将风险理论引入到分布式电源优化配置中。综合考虑系统运行中可能发生的故障概率及其严重后果,评价系统所处的风险水平,并将系统的运行状况量化得出风险指标,进而构建基于运行风险的分布式电源多目标优化配置模型。该模型以同时降低系统运行成本和运行风险为目标函数,采用改进的粒子群算法获取系统运行成本和运行风险之间的权衡关系,辅助工作人员进行决策。通过算例分析计算结果,验证了该方法的合理性与可行性。     

多目标发电调度策略与方法

采用多目标规划中的分层序列法,以节能发电调度为背景,建立了以优先级方式协调不同目标发电调度计划的决策模型。模型以发电计划的安全性为前提,以节能性为主目标,同时兼顾考虑环保性。第1阶段以节能性为优化目标,区分不同能耗机组的平均负荷率;第2阶段以环保性为优化目标,在第1阶段的优化结果基础上,根据脱硫效率对能耗相当的机组进行区分。在目标函数中,通过对约束条件松弛因子添加不同的惩罚系数,实现了发电计划节能性、环保性、安全性之间的精确协调。基于某省级电网的数据,对两阶段优化模型进行了算例分析,验证了文中模型的科学性和有效性,所述方法对以优先级方式协调各种优化目标具有重要的参考价值。     

改进算法在电力系统多目标负荷分配中的应用

针对火电厂负荷优化分配问题,将同时考虑发电成本、污染排放和负荷调整时间三个方面,建立多目标优化组合模型.在优化算法上,提出一种小生境遗传禁忌搜索混合算法.此算法以小生境遗传算法为主体,避免传统遗传算法“早熟”和解的多样性不足的问题;并结合禁忌搜索思想,使用TSR算子进行交叉操作,改进了传统遗传算法局部搜索能力较差和收敛速度有待提高的问题.以某火电厂2台200 MW和2台300 MW机组负荷优化分配为例,将所提混合算法与其他两种传统算法进行了对比验证,结果表明此改进混合算法的有效性.     

电站多目标负荷优化分配与决策指导

对传统意义下的厂级负荷优化分配模型进行修正,同时考虑全厂供电煤耗率、污染排全放和负荷调整时间3个目标,提出厂级负荷分配的多目标优化模型。将多目标优化方法和多属性决策结合使用,研究多目标优化指导的问题。针对非劣分层遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmII,NSGA-II)易于局部收敛的特点,提出了并行的NSGA-II多目标优化结构,增加了Pareto前沿的多样性,为决策提供丰富的信息。引入基于基点和熵的多属性决策方法,对Pareto解集进行排序,得出最优解。对某火电厂进行实例分析,结果表明该方法能准确快速地完成多目标负荷分配优化,并给出正确的指导,具有一定的实用性。     

计及柔性负荷的能源枢纽多目标综合优化调度

能源枢纽是多能源综合利用的主体单元,具有多能互补的优势。本文首先对基本的能源枢纽进行拓展,建立了包含风电、多种储能以及电转气(power-to-gas, P2G)设备的能源枢纽模型,并将用户侧的电、气、热等多种柔性负荷纳入需求侧响应资源。在此基础之上,考虑分时电价与分时气价,构建能源枢纽的多目标日前综合优化调度模型,并采用法线边界交叉(normal boundary intersection, NBI)法进行求解。最后,算例在四种不同的能源枢纽运行场景下进行测试,结果表明：P2G、储能以及柔性负荷参与调度,不仅能提高能源枢纽消纳风电的能力,还能降低经济成本和减小碳排放。