求解计及失负荷概率约束机组组合问题的快速启发式算法

为了解决电力系统机组组合中的备用配置问题,提出了一种求解计及失负荷概率约束机组组合问题的快速启发式算法。该算法通过对计及备用约束机组组合问题与运行可靠性评估问题的迭代求解,将机组组合计划对应的失负荷概率指标控制在给定水平;通过对迭代中备用更新步长的直接估计,提高了备用更新效率,达到了减少迭代次数、提高整体计算速度的目的。相较于已有算法,该算法提高了计算的快速性及计算结果的鲁棒性。通过对单区域及多区域RTS-96系统的测试计算,验证了算法的有效性。     

萤火虫算法在大型水电站机组组合方面的应用

鉴于水电站优化问题是一个多峰、高维的问题,且涉及到的约束条件较多,为了在各种约束下取得最优解,采用萤火虫算法建立了基于此算法的水电站最优机组组合模型,考虑到多重约束条件,在保障机组安全的前提下合理分配负荷,并将其应用于三峡水电站中。结果表明,萤火虫算法在计算速度和精度上均有一定程度的提高,能避开过早陷入局部解,且具有较好的收敛性,为实际的经济运行提供了较好的思路。     

基于降低风电场损耗的风电场优化调度研究

提出基于降低风电场损耗损的风电场优化调度模型。以风电机组关键部件总机械损伤量和风电场内集电系统网损最小为目标,结合风电场功率预测数据和负荷调度要求,建立机组优化调度的数学模型;应用粒子群优化算法和萤火虫优化算法求解非线性规划,寻找全局最优解。以华北某风电场为例进行测试,结果表明在满足负荷的要求下,有效减少启停机次数,降低部件损伤值,延长机组寿命,提高风电场运行的安全性、经济性。     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度。文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状态,内层采用二次规划法优化求解负荷分配的经济调度问题,以提高算法的求解精度。最后通过10机系统算例仿真,验证了文中算法的有效性。情景仿真得出在电力系统日前机组组合阶段中考虑风电出力的波动性和预测误差,可以提高电力系统供电可靠性,也为电力系统运行节省了费用,但随着风电出力预测误差的最大,系统所需旋转备用也会变化,使得发电费用也会增加。     

考虑光伏不确定性的双层协同优化机组组合

为实现光伏系统高经济性、高环保性的运行,基于负荷与光伏发电的不确定性,设计了一种机组组合双层协同优化方法。第一层优化运用离散粒子群法,以系统污染排放最少为目标,求解最优机组启停状态问题;第二层优化运用改进粒子群法,以系统运行成本最小为目标,求解最优机组出力的问题。在机组组合问题上引入需求响应与光伏发电等手段,并考虑到用户负荷与需求侧的波动特性,建立了不确定性模型。以10机组系统为对象,通过MATLAB仿真验证表明,文章所提出的机组组合模型与优化方法能够使系统在允许存在预测误差的前提下,实现经济环保的运行。     

基于模拟退火粒子群算法的五强溪水电站厂内经济运行模型与应用

围绕水电站厂内经济运行问题,建立了以发电耗水量最小为目标的机组组合优化模型,针对传统粒子群算法(PSO)寻优能力不足及易陷入局部最优的缺点,引入收缩因子并结合模拟退火算法,提出了一种模拟退火粒子群算法(SAPSO),同时采用动态规划修补策略处理约束条件。以五强溪水电站为例,将SAPSO算法应用于厂内经济运行模型求解,获得电站机组组合及机组间最优负荷分配策略,并与SA算法、PSO算法及实际运行数据进行对比。结果表明,SAPSO拥有更强的寻优能力和寻优速度,实现了机组间负荷的最优分配,工程实用性强。     

考虑风电消纳能力单目标及多目标模糊机组组合模型及应用

从机组经济调度优化的角度入手,研究了风电消纳的合理应对方式。为使机组组合安排能在消纳更多风电的同时兼顾电力系统运行的安全、可靠性准则,并满足一定的经济性,分别以弃风电量、机组运行费用和机组运行风险度三方面为优化目标建立了机组组合的优化模型及这三者共同的多目标优化模型。利用粒子群算法及模糊多目标优化方法对模型进行求解,并将上述模型和算法应用于某10机算例的计算中。分析结果表明,该建模思路能为风电的有效接纳提供有益的指导。     

基于改进粒子群文化算法的机组组合联合调度研究

摘要： 电力系统联合优化调度可以提高电网运行可靠性的同时提高经济和环境效益。电力系统联合优化调度主要依赖于优化算法。建立了包含火电、光伏储能的机组组合问题调度模型,并针对机组组合问题的优化求解,提出了改进的粒子群文化算法。通过个体进化和参数调整选择粒子全局最优位置,采用循环拥挤距离来控制非劣解集的大小,实现信度空间和种群空间之间的交互。最后,针对实际的电力系统,结合改进粒子群文化算法和分支定界法对火电电力系统、包含光伏电力系统和储能的机组组合问题进行求解。算例验证了该方法的有效性。     

基于改进萤火虫算法的分布式能源供应链配置研究

针对分布式能源供应链的配置问题,提出了改进人工萤火虫算法,结合云计算技术解决该配置问题。首先,以人工萤火虫算法的决策域半径为切入点,改进人工萤火虫算法的决策域半径,有效地解决了传统人工萤火虫算法寻优不稳定、算法精度低、后期收敛速度较慢的缺点;其次,全面采集系统信息,考虑各云处理中心各服务器的负载情况,建立基于改进人工萤火虫算法的分布式能源供应链配置需求侧均衡模型,以达到云计算环境下能源供应链中的配置均衡目标;最后,仿真分析表明,改进人工萤火虫算法可以更快、更稳定、更均衡地处理系统中的任务,优化分布式能源供应链配置。     

330MW汽轮机疏水系统优化改造

电厂汽轮机机组疏水系统设计直接影响着机组运行的安全性和经济性及机组启动速度,因此,设计合理的疏水系统和控制方式是可以增加机组整体运行的可靠性的.结合330MW汽轮机疏水系统多年来存在的不合理地方进行了系统优化改造,提高了机组经济性和稳定性,为同类型机组的疏水系统改造提供了参考.     

基于智能水滴算法的火电机组发电调度问题研究

电力系统机组组合是编制短期发电计划所需解决的核心问题,其所具有的高维数、非凸、离散、非线性等特征导致迄今尚未找到确定该问题最优解的解析算法。采用新型群智能算法——智能水滴算法,动态地生成每一时段的机组可行组合方案集合,基于此构建水滴遍历的空间,并将机组组合中各类技术经济约束条件融入智能水滴的评价与更新策略机制,提出了机组组合问题的智能水滴算法建模机制及求解流程。通过大量智能水滴并行运行、共同作用,得到了机组组合优化方案。将提出的模型应用于典型算例,计算结果证明,智能水滴算法能够有效解决机组组合问题,并且具有更强的全局搜索能力,收敛速度快,寻优迭代次数少,值得进一步研究探讨。     

节能减排背景下的机组组合模型和算法研究

在节能减排背景下对机组组合目标函数进行了调整,采用排放价格因子将系统总能耗最小和总排放最小的多目标问题转化为单目标问题,利于全网开展机组组合和经济调度.将多时段的机组组合问题在时间上解耦,转化为单小时的子问题,并采用基于内点法的混合整数规划法求解子问题.通过两个算例验证了算法和模型的有效性.     

含分布式能源的配电网双层优化运行策略

为响应“碳达峰、碳中和”的号召,兼顾分布式能源（DG）参与下配电网运行的经济性和环保性,该文构建一种含DG的配电网双层优化模型。该模型以DG投资运行成本及环境效益为上层目标对DG进行优化配置,并以网损和电压偏移度成本为下层目标对配电网进行无功优化。针对模型特点,提出改进麻雀算法进行模型求解,增加Tent混沌映射初始化种群,引入萤火虫扰动机制改进操作算子并优化越界处理机制维持种群多样性。仿真结果表明,该模型能有效提高配电网运行的经济环保性,并验证了改进麻雀算法在求解复杂非线性非凸含离散变量的复杂组合优化问题上的优势。     

基于改进拉格朗日算法的风光互补系统优化设计研究

从风光互补系统的经济性出发研究了风光互补系统的优化设计问题。以年度平均电量成本最小化作为目标,将太阳能光伏板面积、风电机组额定功率和蓄电池最大储能容量作为决策变量,构建了风光互补系统优化设计模型,并通过引入互补约束条件,将分段函数转化为连续函数,利用改进的拉格朗日分解法,由上而下分阶段求解模型。实例应用结果表明,利用优化模型计算所得结果在经济性和运算效率上有明显提高,验证了模型的可行性和算法的有效性。     

矩阵方程在加热器变工况分析中的应用

基于有效热降理论的热力系统热经济性计算通用矩阵方程,能有效克服热经济性矩阵分析方法需要联立其它方程才能求解热力系统最终热经济性指标的缺陷,并将其应用到回热系统中。得出在机组负荷偏离额定负荷运行时,系统效率的变化情况。研究和分析加热器的经济性指标与运行工况的关系,更好地掌握加热器系统特征和提高系统的运行水平,是提高机组的经济性和安全性的关键。     

基于目标级联技术的含风电互联电网机组组合策略

针对含风电互联电网日前安全约束机组组合的规模大、约束复杂、求解困难等问题,提出基于目标级联分析技术的分散协调优化策略。将问题分解为负责区域间边界节点电压相角协调的上层优化问题和以并行方式独立优化各区域发电计划的下层优化问题。下层优化以弃风电量期望和电量不足期望,量化各区域内风电、负荷预测误差,以及常规机组强迫停运等系统运行不确定性所带来的风险,并以罚函数的形式引入目标函数,以综合优化系统可靠性与经济性。2区域12节点系统和IEEE RTS96三区域互联系统算例仿真验证所建模型和算法的有效性。     

基于自适应粒子群算法的燃煤-捕碳机组热力系统优化设计

以某1 000 MW超超临界燃煤机组为例,提出了一种新型燃煤-捕碳机组热力系统设计方案,建立了该方案下机组的热经济性计算框架及回热系统参数优化模型,并引入自适应粒子群算法进行优化计算.结果表明:新设计燃煤-捕碳机组的热经济性显著改善,循环热效率比捕碳改造机组相对提高10.7%;自适应粒子群算法收敛快、稳定性好,其优化结果明显优于其他方法,能够适用于燃煤-捕碳机组的热力系统优化设计.     

基于萤火虫优化算法的主动配电网广义电源规划模型

为进一步降低配电网系统网损、提高系统运行电压水平,将广义电源的有功和无功功率作为控制变量,考虑分布式电源出力随机波动特性对配电网广义电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,构建同时考虑配电网运行安全性和经济性的多目标无功优化规划模型,利用萤火虫优化算法解决广义电源优化规划问题,并通过改进的IEEE-33节点系统验证了所提模型和算法的可行性和优越性。     

基于改进蚁群算法的海上风电集群输电系统拓扑优化

大型海上风电集群的输电系统成本较高,针对输电系统的拓扑优化可以有效提高系统经济性。为了解决输电海缆路径受风电场布局限制可能导致海缆随意穿越风电场区域问题,文章建立了考虑海缆可行路径约束的风电集群输电系统的经济性模型,通过设计蚁群算法对该优化问题进行求解,并从择路策略和信息素更新策略计算方法等方面对传统的蚁群算法进行了改进。以江苏如东海上风电场作为实际工程进行算例分析,结果表明:相比目前工程规划方案,所建模型可以有效提高系统经济性;相比传统蚁群算法,改进蚁群算法的优化效率大大提高。     

电力系统机组最优组合问题的研究

本文提出了一类广义动态规划方法,并用于机组最优组合的拉格朗日松弛法火电子优化问题的求解,解决了机组的最小开停机时间这一跨时段约束所产生的“后效性”,另外,本文还提出了一套提高拉格朗日松弛法收敛性及收敛速度的方法。在AST/386型微机上对IEEE6机系统进行了试算,结果令人满意。