考虑水火协调的多目标优化分组分段竞标模型

该文提出了一种解决多目标优化问题的新方法和一个综合考虑水火协调及能源、环境和经济等多目标优化的分组分段电力市场竞标新模型。定义各单目标最优性判据的比值为目标之间当量系数，即通过定义能耗价格系数、环保价格系数等当量系数将多目标问题转化为新的单目标优化问题，从而可用一般单目标算法求解；提出了考虑竞标机组多因素将其评估分组，然后在特定分段上竞标的新思路：算例结果表明了算法的正确性和模型的有效性；该模型具有综合分段竞标和多目标优化优点，符合能源配置原则，体现竞标机组多因素公平性等优点。     

兼顾节能降耗的电网公司购电计划

合理制定购电计划有利于减少购电支出和降低网损,提出了一种兼顾网损的购电计划数学模型,以全网日购电费用和网损费用之和最小为目标函数,并满足各种机组技术约束和系统安全约束,进一步解耦成依次单时段模型,降低了解空间维数,提高了寻优效率.采用灾变遗传算法进行求解,仿真结果表明,相比传统购电计划,所提模型在显著节约购电成本的同时很好地降低了网损,符合当前阶段电网公司经济调度的需求.     

考虑节能环保的复合电源机组组合问题

在传统机组组合模型基础上,针对分布式电源和传统发电机组的特点,提出了一种含复合电源的发电成本最小的机组组合新模型,该模型考虑了各机组对环境的影响,并结合了节能调度排序原则,采用智能优化算法求解。通过成本函数的折算,将能源节约、环境保护和经济效益等复杂多目标优化问题统一映射到费用单目标空间,避免了多目标最优解选取的人为主观性。此模型在追求发电成本最小的同时,能有效地减少机组发电时污染物的排放量,减轻对环境的污染。算例仿真验证了模型及算法的有效性。     

含风电场的电力系统多目标优化调度

针对火力发电对环境造成的严重污染问题,建立了含风电场的电力系统多目标优化调度模型。以火电机组燃料费用和污染气体排放量最低为目标,用虚拟解理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题,以降低问题的复杂性;用动态搜索步长及动态搜索概率对布谷鸟算法改进,用改进后的算法求解所建立调度模型。仿真结果表明,改进算法在符合有功平衡约束、机组出力约束及机组爬坡约束等同样的前提条件下,具有节约发电成本,减少污染物排放,加快系统运行速度的优点。     

计及购电成本的电网交易能力研究

在电力市场环境下,考虑购电成本对电网交易能力的影响,建立兼顾电网交易能力和购电成本的多目标交易优化模型,运用模糊建模的方法将多目标优化问题转化为求解最大满意度的单目标非线性规划问题,采用原对偶内点法求解。通过对IEEE-30节点测试系统进行仿真计算,结果表明所提出的多目标交易优化模型,可以在提高交易能力的同时尽量减小购电成本,验证了模型及算法的有效性。     

基于快速非支配排序遗传算法的船舶电力系统多目标故障重构

为避免已有船舶电力系统故障重构方法中将多目标优化问题通过加权转化为单目标优化问题进行求解而产生的问题,以失电负荷最少、开关操作代价最小为目标函数,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法实现故障重构多目标、多约束问题求解,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,得到的最优重构方案集具有稳定性和多样性。得到故障重构方案集后,对系统运行的安全性、可靠性、高效运行性等指标进行归一化处理,得到综合辅助评价函数作为各故障重构方案辅助评价指标。算例测试结果表明,该方法能避免单目标优化算法对权值的过分依赖等缺点,能够兼顾多个指标,得出的最优故障重构方案更加符合实际。     

含风电的高维多目标安全约束机组组合问题求解方法

建立了最小化系统总运行费用、总网损、总购电费用和污染气体排放量4个目标的含风电场、储能电站和抽水蓄能电站的多目标安全约束机组组合模型。采用凸松弛法将安全约束机组组合的混合整数非线性规划模型转化为混合整数凸规划模型以降低模型求解的计算复杂度,并提出求解四目标优化问题Pareto前沿的方法。首先采用Spearman相关系数法选出一个次优目标,利用ε-约束法将四目标优化问题转化为一系列三目标优化问题;再根据规格化法平面约束法求解每个三目标优化问题的完整Pareto前沿曲面,从而得到三维空间中四目标优化问题的Pareto前沿曲面簇。通过对修改IEEE9节点系统和某实际电网的计算结果表明,所提出的模型和算法能够快速有效地获得四目标优化问题的均匀分布Pareto最优解集。     

基于粒子群无功优化的网损降低技术研究

在传统无功优化模型上,建立了以网损最小和电压稳定裕度最大为目标函数的多目标优化模型,通过对目标函数加权建立妥协模型,使多目标函数问题转化为单目标函数问题,并采用粒子群算法求解无功优化问题,通过对IEEE30节点系统的算例分析,表明了采用多目标无功优化模型和粒子群算法能够在保证各节点电压不越限的情况下,有效地降低系统网损...     

含复合储能微电网的多目标优化运行

针对包含光伏、液流电池和锂电池的并网型复合储能微电网,提出一种基于二人零和博弈权重系数法的多目标优化方法。为实现微电网可再生能源利用最大化、并网运行冲击最小,本文以微电网购电费用和联络线功率波动两者最小为目标建立多目标优化模型。为兼顾各个目标,提出基于二人零和博弈的加权系数法将该模型转化为单目标优化问题进行求解。根据一个实际微电网进行算例验证,结果表明该优化方法可有效提高微电网运行经济性,并有效减少联络线功率波动。     

基于改进粒子群算法的电力系统有功调度

针对电力系统有功优化调度,提出了一种改进的粒子群算法,该算法考虑了火电厂的煤耗量,污染物排放量,以及线路损耗等,通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标优化问题转化为单目标优化问题,从整体上降低电力系统的发电成本。该算法以标准粒子群算法为基础,对其参数进行了改进,并对其搜索速度加以限制。将其应用于电力系统的3机组模型,算例仿真结果表明该算法节省了收敛时间,具有收敛速度快,计算精度高的优点。     

基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平;采用求解精度高、使用灵活的免疫禁忌混合算法来进行单目标寻优,准确地获取了符合实际的全局最优解。通过对IEEE 30节点系统进行多次多目标最优潮流仿真计算,并将计算结果分别与单目标最优潮流计算及采用粒子群算法、免疫算法等其它算法的结果进行比较和分析,验证了该方法是解决电力系统多目标最优潮流问题的一种有效方法。     

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.     

基于改进多目标海樽群算法的电力系统优化调度

文中提出了一种新的多目标海樽群优化算法,将其与等式约束修正技术和可行解占优约束处理技术相结合,用于求解高度约束的电力系统环境经济优化调度问题。该算法采用高斯采样策略和变异操作增强其寻优性能;通过一种改进的基于动态拥挤距离的非支配排序方法获得分布均匀的帕累托最优前沿;应用模糊集理论为决策者提供最佳折中解。在IEEE 30节点6机组标准测试系统上进行算例仿真,并与其它优化算法进行了对比。结果表明,所提算法在求解电力系统环境经济调度问题时具有更好的优化效果。     

基于模糊多目标协调优化的配电网络重构研究

配电网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。建立以网损最小、馈线负载均衡指标最小、开关操作次数最少多个目标协调优化的配电网络重构的数学模型。引入模糊隶属度函数对各目标进行模糊化处理,根据模糊集理论的最大最小法则,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题。应用禁忌算法对该配电网络重构模型进行优化求解。对某个69节点配电网络系统,比较分析了四种不同的优化方案,仿真结果验证了所提出模型和求解方法的正确有效。     

基于改进萤火虫算法的分布式电源优化配置

在分析分布式电源特性的基础上,建立了含分布式电源的购电成本最小、网损费用最小、投资成本最小以及电压稳定裕度最大的多目标优化模型,能够比较实际、科学地反映DG规划布局。在此基础上,应用超效率数据包分析评价方法,明确各目标函数的权重组合方案,将DG多目标规划问题转换成单目标规划问题。鉴于传统萤火虫算法具有容易早熟、过度依赖控制参数的缺陷,将混沌搜索策略和全局思想融入到萤火虫算法,提出了一种改进型萤火虫算法;并将其应用于解决分布式电源的规划问题。通过算例验证所提算法具有良好的实用性和适应性,并且也验证了所提模型的实际意义。     

基于模糊隶属度的充电站多目标优化调度

为兼顾充电站运营商的经济效益与配电网的安全性,建立充电站内电动公交车参与车联网（vehicle to grid, V2G）的多目标优化调度模型。所建模型不仅考虑了电动公交车的出行需求,还考虑了充电站内车-桩的连接状态。由于模型的优化目标间相关性小,故采用模糊隶属度函数对其进行模糊化处理,并基于最大最小理论将多目标优化问题转化为以最大化满意度为目标的单目标优化问题进行求解。仿真结果在无序充电和参与V2G两种模式下对单目标策略和多目标策略进行比较分析,验证了文章所述电动公交车参与V2G的多目标优化调度模型的经济性和有效性。     

考虑竞价风险的多目标优化发电研究

基于交易日市场电价预测曲线,采用概率统计方法对竞价风险进行评估,并在发电成本中纳入有害气体排放控制成本,以竞价风险最低化和全天发电期望利润最大化为目标,构建可体现机组出力与市场电价之间协调联动关系的机组交易日分时段出力多目标优化模型;通过将非劣排序操作与微分进化算法有机融合及改进以克服进化早熟和搜索不均匀等问题,设计出一种新型多目标微分进化算法对模型进行求解,并采用模糊集理论提取总体最优解。最后通过算例仿真,验证了本文方法能有效降低发电商对竞价风险的敏感性,可实现低风险、高收益的竞价上网。     

水电系统中多目标模糊优化分配模型

以水电系统中发电机组担任基本负荷和调峰的双重作用为背景,以电力市场下水电机组的能源消耗最小和成本节约最大为双目标的有功经济负荷分配为目的,利用模糊算法中最大隶属度原理,提出了对双目标进行优化的模型。该方法在复杂系统中多种条件约束下,可以对非线性规划问题在求解时缺乏通用有效方法的情况下,运用泰勒级数使多目标的非线性规划问题转化为单目标的线性规划问题进行求解,使问题简单化。该方法运用于水电系统中多约束条件下的双目标优化,考虑到发电商与用电户之间的综合因素,使单位能耗的效益得到提高,反映了电价对调度的影响。文中通过IEEE30系统中18个节点的模型对考虑单目标和双目标负荷的经济分配进行比较,结果证明其方法对整体的效益优于后者,验证了该方法的正确性和有效性。     

风电-光伏-光热联合发电系统的模糊多目标优化模型

为实现以风光为代表的高比例新能源在电力系统中的友好并网,集成风电场、光伏电站和光热电站为多电源系统,提出风电-光伏-光热联合发电系统的模糊多目标优化模型。利用含储热光热电站良好的可调度性与可控性,为系统提供旋转备用与爬坡支撑,削减风光出力随机性与不确定性,从而实现其削峰填谷功能。以系统并网效益最大和输出功率方差最小为目标建立优化模型,通过定义目标隶属度函数将确定性模型模糊化,并采用最大满意度指标法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,利用基于差分进化的粒子群DE-PSO(particle swarm optimization based on differential evolution)算法进行求解。算例系统仿真结果表明:模糊多目标优化能充分利用光热电站优势实现整体运行效果最优,从而验证了所提优化运行模型的可行性和有效性。